A goodness-of-fit test for association in a bivariate survival model
二元生存模型中关联结构的拟合优度检验AI 解读 ↓
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二元生存模型中关联结构的拟合优度检验
- 研究问题
- 如何检验 Clayton 二元生存模型中的条件风险比是否恒定，并使关联结构检验能够处理存在删失的观测？
- 方法与思路
- 作者比较关联参数的未加权与加权一致性估计，推导其差异检验的渐近方差及原假设分布，再扩展至删失数据。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称当两种估计在备择下趋于不同值时检验一致，并给出渐近方差公式；对单调条件风险比备择的良好表现属于预期。
- 阅读关注点
- 应核对两种关联估计的定义、使其极限不同的备择范围、删失扩展的条件，以及模拟是否支持对单调备择的预期。
- 阅读边界
- 依据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；删失条件和模拟数值未提供，不能把对某类备择的表现预期当作普遍功效保证。
原文摘要
We propose a simple test of constant conditional hazard ratio in the Clayton model (1978) by comparing the unweighted and weighted concordance estimators of the association parameter. If the Clayton model holds, the difference of these two estimates converges to zero. The proposed test is consistent against alternatives under which the two concordance estimators converge to different values. We derive an explicit formula for the asymptotic variance and derive the asymptotic distribution of the test statistic under the Clayton model. Then we extend the test statistic to incorporate censoring. The proposed test is expected to perform well for a general class of alternatives with monotone conditional hazard ratio. We examine the finite sample properties of the test statistic through simulations.