Sequential methods for parametric survival models
参数生存模型的序贯方法AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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参数生存模型的序贯方法
- 研究问题
- 当个体陆续进入研究且存在右删失与干扰参数时，参数生存模型的检验和估计能否支持标准组序贯提前停止？
- 方法与思路
- 作者推导得分检验与最大似然估计的渐近序贯分布，研究其独立增量结构，并据此连接标准组序贯方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，这些序贯检验与估计具有独立增量结构，因此可以使用标准组序贯方法实施研究的提前停止。
- 阅读关注点
- 应核对入组和删失机制、干扰参数的处理、独立增量成立的条件，以及信息时间和停止界值的具体构造。
- 阅读边界
- 材料为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；渐近条件、有限样本误差与具体停止规则未说明，不能确认任意设计下有效。
原文摘要
SUMMARY The asymptotic sequential distribution is derived for score tests and maximum likelihood estimates in parametric survival models in the presence of nuisance parameters where individuals enter over time and the data are subject to right censoring. It is shown that these sequential tests and estimates have an independent increments structure. This allows the use of standard group sequential methods for early stopping.