NONPARAMETRIC IDENTIFICATION OF ACCELERATED FAILURE TIME COMPETING RISKS MODELS
加速失效时间竞争风险模型的非参数识别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：摘要明确涉及 Roy 模型、拍卖模型及潜在结构函数的非参数识别与估计，直接对应结构估计方向。
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…
关注这篇论文的作者
加速失效时间竞争风险模型的非参数识别
- 研究问题
- 当回归函数与潜在误差的联合生存函数均不作参数化限制时，加速失效时间竞争风险模型能否获得识别？
- 方法与思路
- 作者在协变量独立于潜在误差且满足某个秩条件的设定下建立识别，给出验证示例，并说明可采用筛估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出了新的识别条件，适用于包括 Roy 模型和部分拍卖模型的框架，且不依赖边界识别或排除限制。
- 阅读关注点
- 应核对秩条件的精确形式与可验证性、独立性假设的经济含义，以及筛估计如何利用所得识别结果。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，不能判断秩条件在实际数据中的满足程度；筛估计的收敛性质与实施细节未说明。
原文摘要
We provide new conditions for identification of accelerated failure time competing risks models. These include Roy models and some auction models. In our setup, unknown regression functions and the joint survivor function of latent disturbance terms are all nonparametric. We show that this model is identified given covariates that are independent of latent errors, provided that a certain rank condition is satisfied. We present a simple example in which our rank condition for identification is verified. Our identification strategy does not depend on identification at infinity or near zero, and it does not require exclusion assumptions. Given our identification, we show estimation can be accomplished using sieves.