Functional ANOVA modeling for proportional hazards regression
比例风险回归的函数型 ANOVA 建模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：摘要聚焦生存比例风险模型与函数分解，未直接涉及所列因果、结构估计或分布效应方向。
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…
比例风险回归的函数型 ANOVA 建模
- 研究问题
- 如何在比例风险模型中灵活表达协变量主效应及交互效应，并估计这些函数成分、刻画其收敛速度和数值表现？
- 方法与思路
- 作者将对数相对风险分解为常数、主效应和选定交互项，在随样本量增大的函数及张量积空间中最大化部分似然。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，获得整体估计及 ANOVA 成分的二范数收敛速率，并讨论自适应数值实现及与不同风险回归设定的比较。
- 阅读关注点
- 应核对函数空间的构造、分解可识别约束、空间维度选择和速率条件，以及时间依赖协变量与交互项如何处理。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要，未提供具体速率、模拟结果或自适应算法细节，不能据此声称比全似然风险回归更优。
原文摘要
The logarithm of the relative risk function in a proportional hazards model involving one or more possibly time-dependent covariates is treated as a specified sum of a constant term, main effects, and selected interaction terms. Maximum partial likelihood estimation is used, where the maximization is taken over a suitably chosen finite-dimensional estimation space, whose dimension increases with the sample size and which is constructed from linear spaces of functions of one covariate and their tensor products. The $L_2$ rate of convergence for the estimate and its ANOVA components is obtained. An adaptive numerical implementation is discussed, whose performance is compared to (full likelihood) hazard regression both with and without the restriction to proportional hazards.