Induced smoothing for the semiparametric accelerated failure time model: asymptotics and extensions to clustered data
半参数加速失效时间模型的诱导平滑：渐近理论与聚类数据扩展AI 解读 ↓
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半参数加速失效时间模型的诱导平滑：渐近理论与聚类数据扩展
- 研究问题
- 如何将半参数加速失效时间模型的诱导平滑方法推广到聚类失效时间数据，同时保持估计与推断的渐近有效性？
- 方法与思路
- 作者扩展诱导平滑程序，使用 Newton–Raphson 等数值方法计算回归估计及标准误，并分析平滑前后的渐近分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，平滑估计强一致且渐近正态，与未平滑估计具有相同渐近分布；模拟中以较低计算成本获得相当表现。
- 阅读关注点
- 应核对聚类相关与删失的处理、平滑尺度和标准误计算，以及渐近等价的条件和模拟中的计算成本比较方式。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未提供聚类结构条件或模拟数值，无法据此量化加速幅度或普遍优势。
原文摘要
This paper extends the induced smoothing procedure of Brown & Wang (2006) for the semiparametric accelerated failure time model to the case of clustered failure time data. The resulting procedure permits fast and accurate computation of regression parameter estimates and standard errors using simple and widely available numerical methods, such as the Newton-Raphson algorithm. The regression parameter estimates are shown to be strongly consistent and asymptotically normal; in addition, we prove that the asymptotic distribution of the smoothed estimator coincides with that obtained without the use of smoothing. This establishes a key claim of Brown & Wang (2006) for the case of independent failure time data and also extends such results to the case of clustered data. Simulation results show that these smoothed estimates perform as well as those obtained using the best available methods at a fraction of the computational cost.