Partial Identification and Inference in Duration Models with Endogenous Censoring
内生删失持续时间模型的部分识别与推断AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要将部分识别与推断方法用于评估心脏移植对患者生存时间的影响。
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内生删失持续时间模型的部分识别与推断
- 研究问题
- 当持续时间结局的删失与协变量及不可观测异质性任意相关时，如何界定变换模型的回归参数和变换函数并开展推断？
- 方法与思路
- 作者不对变换函数和异质性分布施加参数限制，以含 U 统计量的条件矩不等式刻画界，并构造相应的推断方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文给出参数与函数的界及适用于 U 统计量样本矩的推断方法，并应用于心脏移植对生存时间的影响分析。
- 阅读关注点
- 应核对除删失相关性外的模型限制、界是否尖锐、U 统计量推断的有效性条件，以及应用中治疗选择如何处理。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实；允许内生删失不自动解决治疗混杂，摘要未说明移植效应的识别条件。
原文摘要
This paper studies identification and inference in transformation models with endogenous censoring. Many kinds of duration models, such as the accelerated failure time model, proportional hazard model, and mixed proportional hazard model, can be viewed as transformation models. We allow the censoring of a duration outcome to be arbitrarily correlated with observed covariates and unobserved heterogeneity. We impose no parametric restrictions on either the transformation function or the distribution function of the unobserved heterogeneity. In this setting, we develop bounds on the regression parameters and the transformation function, which are characterized by conditional moment inequalities involving U-statistics. We provide inference methods for them by constructing an inference approach for conditional moment inequality models in which the sample analogs of moments are U-statistics. We apply the proposed inference methods to evaluate the effect of heart transplants on patients' survival time using data from the Stanford Heart Transplant Study.