Nonparametric estimation of successive duration times under dependent censoring
依赖删失下连续两次事件持续时间的非参数估计AI 解读 ↓
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依赖删失下连续两次事件持续时间的非参数估计
- 研究问题
- 第二段持续时间只有在第一事件发生后才可观测；两段时间相关时，如何处理由此产生的依赖删失并估计生存分布？
- 方法与思路
- 作者针对依赖删失修改第二段持续时间的乘积极限估计量，并提出依赖路径的联合生存函数估计量，辅以示例和模拟。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称常规方法会因依赖删失失效，提出两种相应修正的非参数估计量并讨论性质，但未具体列明理论结论。
- 阅读关注点
- 应核对观测与删失机制、两段时间依赖关系所需的限制，以及联合生存函数的路径含义和模拟中的比较设置。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；摘要未说明可识别范围、删失假设和一致性条件，不能据此推广到任意依赖删失。
原文摘要
This paper considers nonparametric inference for duration times of two successive events. Since the second duration process becomes observable only if the first event has occurred, the length of the first duration affects the probability of the second duration being censored. Dependent censoring arises if the two duration times are correlated, which is often the case. Standard approaches to this problem fail because of dependent censoring mechanism. A new product-limit estimator for the second duration variable and a pathdependent joint survival function estimator are proposed, both modified for the dependent censoring. Properties of the estimators are discussed. An example from Lawless (1982) is studied for illustrative purposes as well as a simulation study.