Weighted Semiparametric Likelihood Method for Fitting a Proportional Odds Regression Model to Data From the Case-Cohort Design
病例队列设计下比例优势回归的加权半参数似然方法AI 解读 ↓
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病例队列设计下比例优势回归的加权半参数似然方法
- 研究问题
- 对病例队列设计得到的数据，如何估计比例优势回归模型中的回归参数与变换函数，并建立相应的大样本推断？
- 方法与思路
- 作者提出加权半参数似然方法，研究参数与变换函数估计的分布性质，并讨论其在其他半参数变换回归模型中的应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，两类估计具有一致性和渐近正态性；不同加权方案还能生成已有比例风险估计，模拟展示有限样本表现。
- 阅读关注点
- 应核对病例队列抽样机制、权重构造、变换函数的估计方式及方差计算，并确认渐近结果和模拟结论的适用条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；具体权重、正则条件和模拟数值未说明，不能将表现良好推广至任意设计。
原文摘要
The problem of fitting a proportional odds regression model to data from the case-cohort design proposed by Prentice is considered. A weighted semiparametric likelihood method is proposed. Under the proportional odds model, the maximum weighted-semiparametric likelihood estimators of both the regression parameter and the transformation function are shown to be consistent and normally distributed. The applicability of the weighted semiparametric likelihood method to the semiparametric transformation regression models is also discussed. In particular, when the proportional hazards regression model is fitted, estimators proposed by Chen and Lo can be generated by the weighted semiparametric likelihood method under different weighting schemes. A simulation study suggests that the case-cohort design is also useful under the proportional odds regression model and the proposed method performs well with practical finite sample sizes.