Linear regression analysis of censored survival data based on rank tests
基于秩检验的删失生存数据线性回归分析AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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基于秩检验的删失生存数据线性回归分析
- 研究问题
- 在误差分布未指定的删失生存线性回归中，当秩估计的渐近方差难以估计时，如何对部分系数推断并检验模型拟合？
- 方法与思路
- 作者基于删失数据的线性秩统计量，提出对部分回归系数作推断的简便方法，将其余系数视为干扰参数，并构造失拟检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提供了针对部分回归系数的推断程序和线性模型失拟检验，并用例子展示；秩估计的一致性与渐近正态性作为已有背景引入。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对删失机制、秩统计量的选择及干扰参数处理，查看方法如何应对方差估计困难，以及失拟检验针对哪些偏离。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明。摘要未提供检验构造、删失条件及例子结果，不能推断方法完全免于方差估计或适用于所有删失机制。
原文摘要
Recently linear rank statistics with censored data have been used as the estimating functions for the regression parameters in the linear model with an unspecified error distribution. The resulting rank estimators are consistent and asymptotically normal. However, the asymptotic variances of these estimators are complicated and are difficult to estimate well with censored data. In this paper, we propose some simple methods for making inference about a subset of the regression coefficients while regarding others as nuisance parameters. A lack-of-fit test for the linear model is also presented. The proposed procedures are illustrated with an example.