Nonparametric Inference for a Class of Semi-Markov Processes with Censored Observations
删失观测下一类半马尔可夫过程的非参数推断AI 解读 ↓
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删失观测下一类半马尔可夫过程的非参数推断
- 研究问题
- 对具有比例风险且状态只能向前转移的一类半马尔可夫模型，如何利用计数过程理论进行包含删失观测的推断？
- 方法与思路
- 作者通过适当随机时间变换，将该类模型纳入计数过程的乘法强度模型，再利用相应的大样本推断结果。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所述变换使标准计数过程理论可用于这类半马尔可夫模型，并给出临床试验四状态模型的大样本结果。
- 阅读关注点
- 应核对比例风险与单向状态转移限制、随机时间变换的构造、删失如何进入分析，以及四状态模型的具体结果。
- 阅读边界
- 仅依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；删失条件、估计量和大样本结果形式未说明，不能推广至任意半马尔可夫模型。
原文摘要
A class of semi-Markov models, those which have proportional hazards and which are forward-going (if state $j$ can be reached from $i$, then $i$ cannot be reached from $j$), are shown to fit into the multiplicative intensity model of counting processes after suitable random time changes. Standard large-sample results for counting processes following this multiplicative model can therefore be used to make inferences on the above class of semi-Markov models, including the case where observations may be censored. Large-sample results for a four-state model used in clinical trials are presented.