On fitting Cox's regression model with time-dependent coefficients
具有时变系数的 Cox 回归模型拟合检验AI 解读 ↓
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具有时变系数的 Cox 回归模型拟合检验
- 研究问题
- 如何检验具有时变回归系数的 Cox 模型是否拟合数据，并为这种模型构造可依据已知渐近分布校准的正式检验？
- 方法与思路
- 作者采用 Arjas 的思路构造两类拟合优度统计量，分别具有 Kolmogorov–Smirnov 和 Cramér–von Mises 类型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，统计量的渐近极限为标准布朗运动的已知泛函，从而能够构造正式检验，并以数值研究展示中等样本表现。
- 阅读关注点
- 应核对时变系数的设定与估计方式、删失及风险过程条件，以及布朗运动极限如何转化为临界值和实际检验步骤。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；未说明完整正则条件、备择类型或数值表现，不能推断检验对所有模型偏离均有较高检验力。
原文摘要
This paper examines goodness-of-fit testing in the Cox regression model with time-varying regression coefficients. Arjas' (1988) approach is used to define test statistics of the Kolmogorov-Smirnov and Cramér-von Mises types. Their asymptotic limits are shown to be well-known functionals of standard Brownian motion, leading to the construction of formal goodness-of-fit tests. Some numerical studies are also included to illustrate the performance of the tests for moderate sample sizes.