Semiparametric transformation models for the case-cohort study
病例队列研究的半参数变换模型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：摘要研究病例队列抽样中的生存回归及半参数变换模型，未明确涉及因果识别、面板或经济结构估计。
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
病例队列研究的半参数变换模型
- 研究问题
- 如何分析病例队列抽样设计下的生存数据，同时估计回归参数与未知变换函数，并为回归估计提供可计算的方差估计？
- 方法与思路
- 作者研究一类半参数变换模型，提出加权估计方程联合估计回归参数和变换函数，并使用代入法估计闭式渐近协方差矩阵。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称回归估计量渐近正态，协方差可一致估计，并通过模拟及社区动脉粥样硬化风险研究的病例队列数据展示方法。
- 阅读关注点
- 应核对病例队列抽样权重、删失条件与变换函数估计方式，以及方差公式是否完整计入抽样设计和未知函数估计的不确定性。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的OpenAlex索引摘要；抽样与正则条件、模拟表现和应用效应未详述，不能把回归关联直接解释为因果效应。
原文摘要
A general class of semiparametric transformation models is studied for analysing survival data from the case-cohort design, which was introduced by Prentice (1986). Weighted estimating equations are proposed for simultaneous estimation of the regression parameters and the transformation function. It is shown that the resulting regression estimators are asymptotically normal, with variance-covariance matrix that has a closed form and can be consistently estimated by the usual plug-in method. Simulation studies show that the proposed approach is appropriate for practical use. An application to a case-cohort dataset from the Atherosclerosis Risk in Communities study is also given to illustrate the methodology.