A transformation model for two survival curves: An empirical process approach
两条生存曲线的变换模型：经验过程方法AI 解读 ↓
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两条生存曲线的变换模型：经验过程方法
- 研究问题
- 在两组风险率可能不成比例时，如何利用未知生存曲线变换建立比较模型，并构造参数估计与模型检验？
- 方法与思路
- 作者假定未知变换将生存曲线映射为形状参数不同的 Weibull 分布，利用 Kaplan–Meier 估计及分位函数的强逼近构造估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出经验过程估计方法，讨论广义最小二乘估计的渐近正态性，并给出 Wald 比较检验及模型拟合优度检验。
- 阅读关注点
- 应核对未知变换的约束与识别、删失条件、偏似然失效的原因，以及拟合优度检验与风险比例性检验的关系。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要。模型条件和检验细节未提供，提及可扩展至多组也不等于已说明完整构造。
原文摘要
A new transformation model for two survival curves with possibly nonproportional hazards is presented. The model assumes the existence of an unknown transformation of the survival curves into Weibull distributions with different shape parameters. The partial likelihood approach fails in the model. A new method of estimation called the empirical process approach is proposed. This approach is based on the strong approximation of the Kaplan-Meier product-limit estimators and associated quantile functions. Asymptotic normality of the generalised least squares estimator derived from the approach is discussed. A readily defined Wald test is an alternative to the log-rank test. From the empirical process approach, a Pearson's χ2 goodness-of-fit test of the transformation model assumption can also be derived, giving a new test for the proportionality of hazard functions. The model can be applied for K-sample problems as well.