Nonparametric analysis of changes in hazard rates for censored survival data: An alternative to change-point models
删失生存数据中风险率变化的非参数分析：变点模型的替代方案AI 解读 ↓
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删失生存数据中风险率变化的非参数分析：变点模型的替代方案
- 研究问题
- 在随机删失的生存数据中，如何定位风险率变化最快的位置，并对这一位置及风险率导数的不确定性进行推断？
- 方法与思路
- 作者以核方法估计风险率导数，利用一阶导数极值或二阶导数零点定位，并通过渐近理论构造置信区间。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，作者建立定位估计量的一致性与极限分布，构造相关置信区间，并用白血病数据及蒙特卡洛研究说明方法。
- 阅读关注点
- 应核对删失条件、带宽选择、极值与零点定位的对应条件，以及平滑变化位置与传统突变点之间的区别。
- 阅读边界
- 仅依据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未给出正则条件、模拟结果或区间覆盖率，不能判断有限样本可靠性。
原文摘要
As a nonparametric estimator for the point of the most rapid change of a hazard rate we propose the location of an extremum of a nonparametric estimate of the derivative, or equivalently, of a zero of a nonparametric estimate of the second derivative. Using the kernel method for the nonparametric estimation of derivatives of the hazard rate, the asymptotic local limiting distribution and uniform consistency are applied to prove consistency and to find the limiting distribution of these estimators under random censoring and to construct confidence intervals both for the derivatives of the hazard rate and for the point of most rapid change. An application to leukaemia data illustrates this concept, and we discuss its relations to change-point modelling. The Monte Carlo method is used to assess the reliability of finite sample analyses, and in particular of the given example.