A Generalized Moments Specification Test of the Proportional Hazards Model
比例风险模型的广义矩设定检验AI 解读 ↓
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比例风险模型的广义矩设定检验
- 研究问题
- 如何在含连续解释变量的 Cox 半参数比例风险模型中检验模型设定，并避免将观测预先划入固定单元？
- 方法与思路
- 作者利用正确模型下广义残差的渐近单位指数分布，比较残差函数的样本矩与理论矩，并构造渐近卡方统计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称检验无需预设数据分组；模拟提示有限样本表现较好，并在连续协变量、加速失效时间备择下较其他检验有更高功效。
- 阅读关注点
- 应核对删失如何进入广义残差、矩函数如何选择，以及模拟中的样本量、检验尺寸、备择模型和比较方法。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要。功效优势仅在所述模拟场景中报告，未提供数值或足以支持普遍优势的证据。
原文摘要
This article describes a generalized moments specification test of the semiparametric proportional hazards model of Cox. In contrast to other specification tests for this model, the generalized moments test is applicable in the presence of continuous explanatory variables and does not require assigning the data to predetermined cells. The results of a Monte Carlo investigation suggest that the generalized moments test has good finite-sample properties and that it is more powerful than other available tests for models with continuous explanatory variables when the alternative is an accelerated failure time model. The test is based on generalized residuals for the proportional hazards model. When the model is correct, the generalized residuals have asymptotically the (possibly censored) unit exponential distribution. The generalized moments are means of functions of the generalized residuals. The generalized moments have known values when the generalized residuals have the unit exponential distribution, and an asymptotic χ 2 statistic tests for whether the differences between sample analogs of the generalized moments and the known values are larger than can be explained by random sampling errors.