On assessing the strength of dependency between failure time variates
失效时间变量间依赖强度的评估AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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失效时间变量间依赖强度的评估
- 研究问题
- 如何在独立右删失下估计成对失效时间的依赖强度，以及中重度删失时基于累计风险变量相关性的度量是否稳健？
- 方法与思路
- 作者在半参数二元失效时间模型中，用协方差率估计差异的加权和估计依赖参数，并讨论两种限于可观测支持集的替代度量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立了估计的渐近分布，但指出中重度删失下缺乏稳健性；另为边际鞅相关性和累计交叉比提出非参数估计量。
- 阅读关注点
- 应核对依赖参数与相关性的对应关系、独立右删失及模型条件，并检查稳健性问题与两种替代度量的定义和解释差异。
- 阅读边界
- 材料为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未说明失稳的具体条件与程度，也未证明替代度量能在所有删失情形下解决问题。
原文摘要
The correlation p between cumulative hazard variates is considered as a measure of dependence between pairs of failure time variates. Such correlation is readily estimated in the absence of censorship, but modelling assumptions are required for its estimation in the presence of independent right censorship. A semiparametric class of bivariate failure time models, in which a dependence parameter is in one-to-one correspondence with the cumulative hazard variate correlation p, is considered for this purpose. A simple estimating function, consisting of a weighted sum over the grid formed by the observed failure times of differences between nonparametric and model-restricted estimates of covariance rates, is proposed for estimation and corresponding asymptotic distribution theory is given. This estimation procedure is shown to lack robustness under conditions of moderate to heavy censorship, motivating consideration of dependency measures that can be defined on the support of the observed failure times. Two such measures, the correlation between marginal martingales, and a cumulative cross ratio statistic, are discussed and corresponding nonparametric estimators are proposed.