Proportional hazards tests and diagnostics based on weighted residuals
基于加权残差的比例风险检验与诊断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：摘要聚焦生存分析中的比例风险诊断，未提供对应所列计量细分方向的充分依据。
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代码、数据与补充材料
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基于加权残差的比例风险检验与诊断
- 研究问题
- 在 Cox 模型中，如何发现协变量效应随时间变化造成的非比例风险，并用残差图解释不同的比例风险检验？
- 方法与思路
- 作者通过平滑适当的残差图展示时变系数，并将多种已有比例风险检验联系到时间加权得分检验及残差图上的拟合线。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称时变效应可以通过残差图直接呈现，并为多种比例风险检验提供统一的加权得分与图形诊断解释。
- 阅读关注点
- 应核对残差定义、权重与平滑方法，检验和图形拟合之间的关系，以及时变协变量和时变系数如何分别处理。
- 阅读边界
- 来源为稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；系数符号提取不清，需查原 PDF。摘要未说明完整检验条件与诊断误差。
原文摘要
SUMMARY Nonproportional hazards can often be expressed by extending the Cox model to include time varying coefficients; e.g., for a single covariate, the hazard function for subject i is modelled as exp { fl(t)Zi(t)}. A common example is a treatment effect that decreases with time. We show that the function /3(t) can be directly visualized by smoothing an appropriate residual plot. Also, many tests of proportional hazards, including those of Cox (1972), Gill & Schumacher (1987), Harrell (1986), Lin (1991), Moreau, O'Quigley & Mesbah (1985), Nagelkerke, Oosting & Hart (1984), O'Quigley & Pessione (1989), Schoenfeld (1980) and Wei (1984) are related to time-weighted score tests of the proportional hazards hypothesis, and can be visualized as a weighted least-squares line fitted to the residual plot.