Semiparametric Efficiency and its Implication on the Design and Analysis of Group-Sequential Studies
半参数效率及其对群组序贯研究设计与分析的意义AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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半参数效率及其对群组序贯研究设计与分析的意义
- 研究问题
- 为何群组序贯研究中的统计量常呈现具有独立增量协方差结构的联合正态极限，如何据此统一设计与监测程序？
- 方法与思路
- 作者从参数或半参数模型中对单一参数的有效检验统计量出发，解释序贯联合极限结构，并建立基于信息量的设计与监测。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，定理一统一解释已有统计量的极限分布；若存在可被有效检验的唯一目标参数，该结构可用于不同群组序贯研究。
- 阅读关注点
- 应核对有效统计量的定义、序贯观察机制及联合极限成立条件，并检查信息量估计、监测边界和单一目标参数限制。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；定理的完整条件和监测实现未说明，不能推断刊本变化或无条件通用性。
原文摘要
Authors have shown that the time-sequential joint distributions of many statistics used to analyze data arising from group-sequential time-to-event and longitudinal studies are multivariate normal with an independent increments covariance structure. In Theorem 1 of this article, we demonstrate that this limiting distribution arises naturally when one uses an efficient test statistic to test a single parameter in a semiparametric or parametric model. Because we are able to think of many of the statistics in the literature in this fashion, the limiting distribution under investigation is just a special case of Theorem 1. Using this general structure, we then develop an information-based design and monitoring procedure that can be applied to any type of model for any type of group-sequential study provided that there is a unique parameter of interest that can be efficiently tested.