Failure Time Regression With Continuous Covariates Measured With Error
连续协变量存在测量误差时的失效时间回归AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究生存回归中的测量误差校正，未提供结构经济模型或其他所列细分的明确依据。
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连续协变量存在测量误差时的失效时间回归
- 研究问题
- 失效时间回归中的连续协变量存在测量误差、且有验证样本时，如何利用连续代理变量开展非参数推断？
- 方法与思路
- 作者扩展既有非参数程序，以核平滑估计诱导相对风险函数，并允许验证样本的选取概率依赖已观测协变量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称将方法扩展至连续辅助或代理协变量，给出核估计量的部分渐近性质，并提供模拟及正在进行的流行病学研究示例。
- 阅读关注点
- 应核对验证样本提供哪些真实测量、选择概率如何处理、代理变量与真实变量的关系，以及核带宽和渐近条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；测量误差机制、验证样本选择条件与具体渐近结论未说明，不能推广到任意误差或选择机制。
原文摘要
Summary We consider failure time regression analysis with an auxiliary variable in the presence of a validation sample. We extend the nonparametric inference procedure of Zhou and Pepe to handle a continuous auxiliary or proxy covariate. We estimate the induced relative risk function with a kernel smoother and allow the selection probability of the validation set to depend on the observed covariates. We present some asymptotic properties for the kernel estimator and provide some simulation results. The method proposed is illustrated with a data set from an on-going epidemiologic study.