Analysis of transformation models with censored data
删失数据下变换模型的分析AI 解读 ↓
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删失数据下变换模型的分析
- 研究问题
- 在存在删失观测时，如何对未知寿命变换与协变量线性关联的半参数模型进行协变量效应推断？
- 方法与思路
- 作者考虑误差分布完全指定的半参数变换模型，利用一类广义估计方程构造推断程序，并通过数值研究考察实际样本表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称模型类包含比例风险和比例优势模型，新推断程序为生存分析提供 Cox 回归之外的多种可选设定。
- 阅读关注点
- 应核对未知变换的规范化与识别、误差分布选择、删失机制条件，以及估计方程和数值研究的具体设定。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要。未列出删失假设、渐近定理或数值结果，不能据此认定替代模型更优。
原文摘要
In this paper we consider a class of semi-parametric transformation models, under which an unknown transformation of the survival time is linearly related to the covariates with various completely specified error distributions. This class of regression models includes the proportional hazards and proportional odds models. Inference procedures derived from a class of generalised estimating equations are proposed to examine the covariate effects with censored observations. Numerical studies are conducted to investigate the properties of our proposals for practical sample sizes. These transformation models, coupled with the new simple inference procedures, provide many useful alternatives to the Cox regression model in survival analysis.