Score Estimating Equations from Embedded Likelihood Functions Under Accelerated Failure Time Model
加速失效时间模型中基于嵌入似然的得分估计方程AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论生存时间回归与删失抽样，没有明确对应所列经济计量细分方向。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
加速失效时间模型中基于嵌入似然的得分估计方程
- 研究问题
- 如何利用加速失效时间模型的变换结构构造回归参数估计方程，并同时处理传统右删失与长度偏倚抽样的生存数据？
- 方法与思路
- 作者针对变换后的数据，从比例风险或比例优势等半参数模型的完整似然导出得分函数，构造用于 AFT 回归参数的估计方程。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出了一类可适用于右删失及长度偏倚数据的估计方法，建立其渐近性质，并以小样本评估和两个应用示例说明方法。
- 阅读关注点
- 应核对变换后的数据与删失机制如何处理、嵌入模型在估计中的作用，以及长度偏倚抽样下估计方程和渐近结果的条件。
- 阅读边界
- 依据稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要。具体方程、抽样假设、效率及模型误设后果未说明，不能推断刊本变化。
原文摘要
The semiparametric accelerated failure time (AFT) model is one of the most popular models for analyzing time-to-event outcomes. One appealing feature of the AFT model is that the observed failure time data can be transformed to identically independent distributed random variables without covariate effects. We describe a class of estimating equations based on the score functions for the transformed data, which are derived from the full likelihood function under commonly used semiparametric models such as the proportional hazards or proportional odds model. The methods of estimating regression parameters under the AFT model can be applied to traditional right-censored survival data as well as more complex time-to-event data subject to length-biased sampling. We establish the asymptotic properties and evaluate the small sample performance of the proposed estimators. We illustrate the proposed methods through applications in two examples.