Semiparametric Estimation of a Proportional Hazard Model with Unobserved Heterogeneity
含未观测异质性的比例风险模型半参数估计AI 解读 ↓
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含未观测异质性的比例风险模型半参数估计
- 研究问题
- 在包含协变量与未观测异质性的比例风险模型中，如何同时估计基准风险函数和异质性分布，并放宽其有限维参数设定？
- 方法与思路
- 作者在基准风险函数和异质性分布满足光滑性条件的设定下，对二者进行非参数估计，无须指定已知的有限维参数族。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，相比要求基准风险函数或异质性分布属于已知参数族的已有估计量，所提出的估计量在这两方面允许更一般的设定。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对两类未知对象同时恢复的识别条件、归一化要求、光滑性限制，以及估计步骤和渐近性质是否足以支持推断。
- 阅读边界
- 摘要未说明联合识别条件、协变量的具体设定、估计量收敛速度或有限样本效果，所谓更一般不能据此解读为精度更高。
原文摘要
The proportional hazard model with unobserved heterogeneity gives the hazard function of a random variable conditional on covariates and a second random variable representing unobserved heterogeneity. This paper shows how to estimate the baseline hazard function and the distribution of the unobserved heterogeneity nonparametrically. The baseline hazard function and heterogeneity distribution are assumed to satisfy smoothness conditions but are not assumed to belong to known, finite-dimensional, parametric families. Existing estimators assume that the baseline hazard function or heterogeneity distribution belongs to a known parametric family. Thus, the estimators presented in this paper are more general than existing ones.