The graphical evaluation of explanatory variables in proportional hazard regression models
比例风险回归模型中解释变量的图形评估AI 解读 ↓
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比例风险回归模型中解释变量的图形评估
- 研究问题
- 在 Cox 比例风险回归中，如何借助图形方法评估解释变量，并在考察观测秩统计量时考虑模型中已拟合变量的影响？
- 方法与思路
- 作者从累积风险变换与偏似然得分函数出发，构造对观测秩统计量进行置换的图形技术，并提供一个应用例子。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章考察一种比例风险模型的解释变量图形评估方法，通过调整秩统计量考虑已拟合变量的影响。
- 阅读关注点
- 应核对秩统计量、置换机制与图形判读规则，以及删失处理、拟合变量调整和累积风险变换之间的具体关系。
- 阅读边界
- 仅依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；摘要未说明检验校准、删失条件或诊断能力，不能据此作因果解释或推断刊本变化。
原文摘要
A graphical technique for assessing explanatory variables in Cox's proportional hazards regression model is examined. The method arises from consideration of the cumulative hazard transformation and the partial likelihood score function, and consists of permuting the observed rank statistic to account for the effects of explanatory variables fitted to the model. An example is provided.