Sieve Maximum Likelihood Estimator for Semiparametric Regression Models With Current Status Data
当前状态数据半参数回归模型的筛最大似然估计AI 解读 ↓
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当前状态数据半参数回归模型的筛最大似然估计
- 研究问题
- 当只能在检查时点观察事件是否已经发生时，如何估计同时含参数与非参数成分的回归模型，并刻画协变量的非线性关系？
- 方法与思路
- 作者为当前状态数据的半参数回归模型提出筛最大似然估计，研究其渐近性质，通过模拟和人工晶状体钙化数据示例展示方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在一定条件下估计具有强一致性，参数部分渐近正态且有效，非参数函数达到最优收敛率，并提供模拟与实际应用。
- 阅读关注点
- 应核对检查时间与事件时间的关系、模型和筛空间的构造、效率及最优速率所需条件，以及模拟比较和应用中的不确定性处理。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的OpenAlex索引摘要；具体条件、筛维数选择和收敛率未说明，临床试验背景本身不确立因果效应识别。
原文摘要
In a randomized controlled clinical trial study where the response variable of interest is the time to occurrence of a certain event, it is often too expensive or even impossible to observe the exact time. However, the current status of the subject at a random time of inspection is much more natural, feasible, and practical in terms of cost-effectiveness. This article considers a semiparametric regression model that consists of parametric and nonparametric regression components. A sieve maximum likelihood estimator (MLE) is proposed to estimate the regression parameter, allowing exploration of the nonlinear relationship between a certain covariate and the response function. Asymptotic properties of the proposed sieve MLEs are discussed. Under some mild conditions, the estimators are shown to be strongly consistent. Moreover, the estimators of the unknown parameters are asymptotically efficient and normally distributed, and the estimator of the nonparametric function has an optimal convergence rate. Simulation studies were carried out to investigate the performance of the proposed method. For illustration purposes, the method is applied to a dataset from a study of the calcification of the hydrogel intraocular lenses, a complication of cataract treatment.