A General Approach to the Predictability Issue in Survival Analysis with Applications
生存分析中可预测性问题的一般处理方法及应用AI 解读 ↓
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生存分析中可预测性问题的一般处理方法及应用
- 研究问题
- 生存分析中的鞅积分若使用基于先导估计的非可预测被积函数，如何突破计数过程鞅理论无法直接应用的困难？
- 方法与思路
- 作者提出处理可预测性问题的一般方法，并通过三个应用展示用途，同时讨论既有临时近似在高维平滑问题中的局限。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提供了统一处理途径，并论证早期临时方法不能用于某些高维平滑问题；具体构造和适用条件未在摘要展开。
- 阅读关注点
- 应核对可预测性的过滤族定义、先导估计造成的依赖、一般方法的误差控制，以及三个应用和高维失效论证。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的索引摘要；这里的可预测性是随机过程概念，不能理解为预测精度，具体技术条件和结果范围未说明。
原文摘要
Very often in survival analysis one has to study martingale integrals where the integrand is not predictable and where the counting process theory of martingales is not directly applicable, as for example in nonparametric and semiparametric applications where the integrand is based on a pilot estimate. We call this the predictability issue in survival analysis. The problem has been resolved by approximations of the integrand by predictable functions which have been justified by ad hoc procedures. We present a general approach to the solution of this problem. The usefulness of the approach is shown in three applications. In particular, we argue that earlier ad hoc procedures do not work in higher-dimensional smoothing problems in survival analysis. Copyright 2007, Oxford University Press.