Cox's Regression Model for Counting Processes: A Large Sample Study
计数过程的 Cox 回归模型：大样本研究AI 解读 ↓
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计数过程的 Cox 回归模型：大样本研究
- 研究问题
- 如何将删失生存数据的 Cox 比例风险模型推广到多变量计数过程，以分析具有复杂删失和时变协变量的重复事件？
- 方法与思路
- 作者让协变量过程对多变量计数过程的强度产生比例作用，并采用鞅技术研究这一模型中估计量的大样本性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该表述支持重复事件强度的回归分析，简化估计量渐近性质的证明结构，并提供一个统计分析例子。
- 阅读关注点
- 应核对强度模型、协变量过程和删失机制的条件，估计量的具体定义，以及鞅证明所建立的渐近结论和应用范围。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；具体渐近定理及条件未说明，重复事件观测也不足以将其归为面板或因果研究。
原文摘要
The Cox regression model for censored survival data specifies that covariates have a proportional effect on the hazard function of the life-time distribution of an individual. In this paper we discuss how this model can be extended to a model where covariate processes have a proportional effect on the intensity process of a multivariate counting process. This permits a statistical regression analysis of the intensity of a recurrent event allowing for complicated censoring patterns and time dependent covariates. Furthermore, this formulation gives rise to proofs with very simple structure using martingale techniques for the asymptotic properties of the estimators from such a model. Finally an example of a statistical analysis is included.