Models for recurring events with marginal proportional hazards
具有边际比例风险的重复事件模型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：摘要讨论重复事件生存分析与联合分布构造，未提供所列计量细分方向的直接依据。
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具有边际比例风险的重复事件模型
- 研究问题
- 重复事件的各次发生时间能否同时满足各自的边际比例风险假设，并具有连续联合分布，从而支持有效的模拟研究？
- 方法与思路
- 作者构造参数化的重复事件时间模型，使各个边际满足比例风险形式，同时为这些事件时间提供合法的联合密度。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该构造提供了具有适当联合密度的边际比例风险模型，为相关半参数方法面临的模拟构造困难提供解决思路。
- 阅读关注点
- 应核对联合密度如何保证事件时间的先后次序、边际风险形式及模型合法性，以及参数如何控制事件时间之间的依赖。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；具体构造、参数限制和可容纳的依赖结构未说明，不能推断刊本变化。
原文摘要
Semiparametric methods were proposed by Wei et al. (1989) to analyse recurring event-time data. They modelled the marginal distribution of each event time with a Cox proportional hazards model without imposing any constraint on the joint distribution of different event times. Therefore, it is unclear whether or not event times can simultaneously satisfy their respective marginal proportional hazards assumptions, while having continuous joint distribution. Often this leads to a difficulty of conducting simulation studies. In this note we construct parametric marginal proportional hazards models for recurring event times with proper joint density functions.