Gamma frailty transformation models for multivariate survival times
多元生存时间的 Gamma 脆弱性变换模型AI 解读 ↓
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多元生存时间的 Gamma 脆弱性变换模型
- 研究问题
- 如何推广通常的 Gamma 脆弱性模型，在处理多元失效时间依赖性的同时，为各失效时间保留边际线性变换结构？
- 方法与思路
- 作者提出一类多元失效时间变换模型，采用非参数最大似然估计进行推断，并以模拟和心血管研究数据说明方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，回归系数估计具有一致性和渐近正态性，其渐近方差达到半参数效率界，模拟还显示较好的小样本推断表现。
- 阅读关注点
- 应核对脆弱性与边际变换的关系、删失及观测机制、模型识别条件，以及效率界推导和小样本评价设计。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；未提供删失机制、正则条件或模拟数值，不能推断后续刊本变化。
原文摘要
We propose a class of transformation models for multivariate failure times. The class of transformation models generalize the usual gamma frailty model and yields a marginally linear transformation model for each failure time. Nonparametric maximum likelihood estimation is used for inference. The maximum likelihood estimators for the regression coefficients are shown to be consistent and asymptotically normal, and their asymptotic variances attain the semiparametric efficiency bound. Simulation studies show that the proposed estimation procedure provides asymptotically efficient estimates and yields good inferential properties for small sample sizes. The method is illustrated using data from a cardiovascular study.