Nonparametric estimation of the bivariate survival function with an application to vertically transmitted AIDS
双变量生存函数的非参数估计及母婴传播艾滋病应用AI 解读 ↓
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双变量生存函数的非参数估计及母婴传播艾滋病应用
- 研究问题
- 当两个持续时间按固定顺序发生、删失作用于其总和且可能造成第二段时间的依赖删失时，如何估计联合生存函数？
- 方法与思路
- 作者针对连续发生的两段持续时间，构造考虑依赖删失的非参数最大似然估计，并推导其渐近方差及相应估计方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，方法处理由总持续时间删失引起的依赖问题，提供方差推断工具，并应用于母婴传播 HIV 后的潜伏期和艾滋病期数据。
- 阅读关注点
- 应核对观测与删失机制的具体条件、联合生存函数的可识别范围、最大似然构造，以及渐近方差估计和应用中的数据定义。
- 阅读边界
- 仅据稿件版本未注明的 OpenAlex 摘要；删失机制的完整假设和应用结果未提供，不能推断其适用于任意依赖删失情形。
原文摘要
In this paper we propose a nonparametric estimator of the bivariate survival function when the two durations are subject to right censoring. We consider the situation where the duration variables are successive and are always observed in a particular order, and the censoring mechanism bears on their sum, rather than on each separately. Thus, is they are correlated, the second duration is right censored by a dependent variable. A nonparametric maximum likelihood estimator is derived that takes the dependent censoring into account. We also derive the asymptotic variance of the estimator, and show how it can be estimated. The methods are applied on a vertically acquired, mother-to-child transmission, AIDS data set. The first duration corresponds to the HIV incubation period, and the second to the period of AIDS.