Semiparametric Regression Analysis of Longitudinal Data With Informative Observation Times
信息性观测时点下纵向数据的半参数回归分析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：摘要研究重复观测的纵向数据及信息性观测时点，与面板数据推断直接相关。
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…
信息性观测时点下纵向数据的半参数回归分析
- 研究问题
- 当纵向数据的观测时点携带响应变量信息、不能视为独立时，如何开展半参数回归并建立相应的统计推断？
- 方法与思路
- 作者针对信息性观测时点提出估计方程方法，研究所提方法的统计性质，并应用于激发该研究的膀胱癌研究。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称为观测时点可能具有信息性的纵向数据提供估计方程推断方法，建立相关性质，并展示膀胱癌数据应用。
- 阅读关注点
- 应核对观测时点与响应的联合建模、估计方程构造、模型识别和大样本条件，并查看原文对其他性质的准确表述。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；“final-sample”用词含混，需查原文，不能直接解释为有限样本定理；具体假设未说明。
原文摘要
Statistical analysis of longitudinal data has been discussed by many authors, and a number of methods have been proposed. Most of the research have focused on situations where observation times are independent of or carry no information about the response variable and therefore rely on conditional inference procedures given the observation times. This article considers a different situation, where the independence assumption may not hold; that is, the observation times may carry information about the response variable. For inference, estimating equation approaches are proposed, and both large-sample and final-sample properties of the proposed methods are established. The methodology is applied to a bladder cancer study that motivated this investigation.