Asymptotic Theory for Nested Case-Control Sampling in the Cox Regression Model
Cox 回归模型中嵌套病例对照抽样的渐近理论AI 解读 ↓
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Cox 回归模型中嵌套病例对照抽样的渐近理论
- 研究问题
- 在流行病学队列的嵌套病例对照抽样下，Cox 回归参数的最大部分似然估计是否一致，其渐近方差与效率如何刻画？
- 方法与思路
- 作者为嵌套病例对照抽样建立概率模型，运用过程与鞅理论推导估计量的渐近性质，并与完整队列方差比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章推导最大部分似然估计的一致性和渐近正态性，给出一般渐近方差表达，并计算若干特殊情形的相对效率。
- 阅读关注点
- 应核对抽样概率模型、风险集和部分似然的定义、渐近论证条件，以及特殊情形相对效率的计算与适用范围。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；抽样细节、正则条件和效率数值未说明，不能据此给出具体抽样设计建议。
原文摘要
By providing a probabilistic model for nested case-control sampling in epidemiologic cohort studies, consistency and asymptotic normality of the maximum partial likelihood estimator of regression parameters in a Cox proportional hazards model can be derived using process and martingale theory as in Andersen and Gill. A general expression for the asymptotic variance is given and used to calculate asymptotic relative efficiencies relative to the full cohort variance in some important special cases.