Corrected confidence intervals after sequential testing with application to survival analysis
序贯检验后的校正置信区间及其生存分析应用AI 解读 ↓
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序贯检验后的校正置信区间及其生存分析应用
- 研究问题
- 序贯实验允许依数据决定停止时点时，如何为未知参数构造校正置信区间，并用于含删失的生存资料？
- 方法与思路
- 作者利用有符号根变换分布的渐近展开获得简单校正，并以含随机删失、实时时间删失及可选停止的指数模型说明。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该框架不要求观测独立同分布或停止边界光滑，并通过模拟支持所提出区间校正方法的准确性。
- 阅读关注点
- 应核对有符号根变换的定义、展开误差阶和停止规则条件，以及删失机制如何进入似然与区间校正。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要；无需独立同分布不等于允许任意依赖，其他正则条件及模拟误差大小未说明。
原文摘要
Corrected confidence intervals are developed for an unknown parameter for data from a sequential experiment. The corrections are obtained from asymptotic expansions for the distribution of the signed root transformation and they have a simple form. The model does not require independent and identically distributed random variables, or smooth stopping boundaries. Inference about the failure rate of an exponential distribution when data are subject to random censoring, censoring by real time, and optional stopping is used to illustrate the main results. The accuracy of the method is confirmed through simulation studies.