Model Selection and Semiparametric Inference for Bivariate Failure-Time Data
二元失效时间数据的模型选择与半参数推断AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究生存分析中的依赖结构，未涉及分布效应、金融尾部风险或其他所列方向的明确内容。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
二元失效时间数据的模型选择与半参数推断
- 研究问题
- 面对删失的二元生存数据，如何在阿基米德 copula 模型之间选择，并估计随时间变化的局部与整体关联程度？
- 方法与思路
- 作者估计局部及整体 Kendall 秩相关、局部优势比等关联指标，再构造基于拟合优度的模型选择与图形诊断方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出的方法具有良好的渐近性质和有限样本表现，并将时变关联指标估计与二元生存模型选择结合起来。
- 阅读关注点
- 应核对删失机制、copula 家族的范围、局部关联指标的定义，以及模型选择准则和渐近性质分别需要哪些条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，不能推断刊本变化；摘要未列出删失假设、具体渐近结论或有限样本比较结果。
原文摘要
We propose model selection procedures for bivariate survival models for censored data generated by the Archimedean copula family. In route to constructing the selection methodology, we develop estimates of some time-dependent association measures, including estimates of the local and global Kendall's tau, local odds ratio, and other measures defined throughout the literature. We propose a goodness-of-fit-based model selection methodology as well as a graphical approach. We show that the proposed methods have desirable asymptotic properties and perform well in finite samples.