Estimating Equations for Hazard Ratio Parameters Based on Correlated Failure Time Data
相关失效时间数据中风险比参数的估计方程AI 解读 ↓
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相关失效时间数据中风险比参数的估计方程
- 研究问题
- 当失效时间之间存在相关性时，如何估计边际风险比参数，以及在估计方程中加入权重能在何种依赖程度下改善效率？
- 方法与思路
- 作者提出加权部分似然估计方程，利用鞅收敛结果和逆函数理论推导其解的渐近分布，并结合模拟与理论效率计算。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立了估计方程解的渐近理论；模拟与理论计算表明，只有失效时间依赖较强时，加入权重才带来重要效率增益。
- 阅读关注点
- 应核对边际风险比模型、权重构造、删失处理和相关结构条件，并查看强依赖的界定及效率比较采用的基准。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明权重、删失条件或增益大小，不能将风险比解释为因果效应。
原文摘要
Weighted partial likelihood estimating equations are proposed for the estimation of marginal hazard ratio parameters based on correlated failure time data. Asymptotic distribution theory is derived for the solution to such equations using martingale convergence results and inverse function theory. Simulation studies and theoretical efficiency calculations indicate that the inclusion of weights in the estimating equation produces important efficiency gains only if the dependencies among the failure times are strong.