On the regression analysis of multivariate failure time data
多元失效时间数据的回归分析AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究重复失效与生存回归，未明确涉及面板估计、因果识别或分位数与分布效应方法。
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…
多元失效时间数据的回归分析
- 研究问题
- 研究同一受试者可能发生多次失效时，如何描述协变量及既往失效历史与危险率或事件强度之间的回归关系。
- 方法与思路
- 作者考虑两类分层比例风险模型，分别按研究起点以来的时间和上次失效以来的时间定义基准强度，并推导回归系数的偏似然。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出适用于较多受试者的回归方法，推导两类模型的偏似然函数，并给出模型推广与示例说明。
- 阅读关注点
- 核对两种时间尺度的风险集构造、事件历史如何进入模型、重复失效依赖如何处理，以及删失与回归推断所需条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明。摘要未说明删失条件、标准误构造或小样本表现，不能据此作因果解释或推断刊本变化。
原文摘要
The paper is concerned with the analysis of regression effects when individual study subjects may experience multiple failures. The proposed methods are most likely to be useful when there are a fairly large number of study subjects. Two general classes of regression models are considered in order to relate the hazard or intensity function to covariates and to preceding failure time history. Both models are of a stratified proportional hazards type. One model includes baseline intensity functions that are arbitrary as a function of time from the beginning of study, while the other includes baseline intensity functions that are arbitrary as a function of time from the study subject's immediately preceding failure. Partial likelihood functions are derived for the regression coefficients. Generalizations and illustrations are given.