Partially Linear Additive Hazards Regression With Varying Coefficients
具有变系数的部分线性加性风险回归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：摘要讨论生存回归与暴露交互，未明确建立因果识别，也没有足够依据归入其他所列经济学细分方向。
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具有变系数的部分线性加性风险回归
- 研究问题
- 如何在生存数据的加性风险模型中刻画部分协变量与暴露变量的非线性交互，同时估计变系数与常系数？
- 方法与思路
- 作者提出部分线性加性风险模型，以局部伪得分估计系数，并研究系数估计的渐近正态性及基线累积风险的弱收敛。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，方法提供系数与基线累积风险的渐近理论，并通过模拟考察有限样本表现，以乳腺癌研究数据展示应用。
- 阅读关注点
- 应核对局部估计的带宽、删失与正则条件，以及更正材料究竟修改了哪些模型表述、推导或应用结果。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要标有更正提醒，但更正内容未提供，相关理论与结论需另行核对。
原文摘要
Please see the supplementary materials for a correction to this article.To explore the nonlinear interactions between some covariates and an exposure variable, we propose the partially linear additive hazards model for survival data. In a semiparametric setting, we construct a local pseudoscore function to estimate the varying and constant coefficients and establish the asymptotic normality of the proposed estimators. Moreover, we develop the weak convergence property for the local estimator of the baseline cumulative hazard function. We conduct simulation studies to empirically examine the finite-sample performance of the proposed methods and use real data from a breast cancer study for illustration.