Measures of dependence for censored survival data
删失生存数据的依赖性度量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：摘要讨论生存回归的关联度量，未明确涉及所列分位数与分布效应、因果推断或其他细分方向。
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代码、数据与补充材料
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删失生存数据的依赖性度量
- 研究问题
- 如何将正态线性回归中平方相关系数的依赖度量思想扩展到生存回归，并在响应存在删失时估计解释变量与响应的关联？
- 方法与思路
- 作者以信息增益定义适用于一般生存回归的依赖性度量，讨论 Weibull 和 Cox 模型，并提出删失情形下的估计与近似。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该信息增益度量可用于更一般的生存回归模型，在响应被删失时仍可方便估计，并提供一种简单近似。
- 阅读关注点
- 应核对信息增益的基准与尺度、度量与平方相关系数的关系、删失机制所需条件，以及简单近似的误差和适用范围。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要；度量公式、删失条件及估计性质未详述，关联度量不能据此解释为因果效应。
原文摘要
In the linear regression model with normal errors the squared product-moment correlation provides the standard measure of dependence between the explanatory variable and the response variable. Using the concept of information gain, a measure of dependence can also be defined for more general regression models used in survival analysis, such as the Weibull regression model or Cox's proportional hazards model. Further, this measure of dependence can be conveniently estimated even when the response variable is subject to censoring, and a simple approximation is available.