The Cox Regression Model, Invariance Principles for Some Induced Quantile Processes and Some Repeated Significance Tests
Cox 回归模型：诱导分位数过程的不变性原理与重复显著性检验AI 解读 ↓
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Cox 回归模型：诱导分位数过程的不变性原理与重复显著性检验
- 研究问题
- 如何利用 Cox 回归部分似然中诱导次序统计量的线性组合，建立过程极限理论并构造无回归效应的重复检验？
- 方法与思路
- 作者研究这些诱导次序统计量线性组合的不变性原理，并将相应理论用于基于部分似然的重复显著性检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文把相关线性组合的过程理论纳入 Cox 模型检验构造，为无回归效应假设提供重复检验方法。
- 阅读关注点
- 应核对不变性原理的条件与极限过程、重复检验的观察规则，以及多次检验时显著性水平如何得到控制。
- 阅读边界
- 所给为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未说明删失条件、检验边界或误差控制结果，不能据此判断具体检验性能。
原文摘要
For the Cox regression model, the partial likelihood functions involve linear combinations of induced order statistics. Some invariance principles pertaining to such linear combinations of induced order statistics are studied and the theory is incorporated in the formulation of some repeated significance tests (for the hypothesis of no regression) based on these partial likelihoods.