Sequential analysis of the proportional hazards model
比例风险模型的序贯分析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：摘要属于生存模型的序贯渐近理论，随机过程工具本身不足以归入所列时间序列方向。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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比例风险模型的序贯分析
- 研究问题
- 在受试者错时入组并进行序贯分析的生存研究中，比例风险模型的部分似然得分过程和估计量具有怎样的大样本行为？
- 方法与思路
- 作者用适当的鞅逼近得分过程，并基于观测 Fisher 信息随机重标时间，以建立适用于错时入组和序贯分析的理论。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称经过相应处理，部分似然得分过程与最大部分似然估计量具有类似布朗运动的渐近行为，为序贯分析提供依据。
- 阅读关注点
- 应核对入组与删失条件、鞅逼近所需假设、信息时间的定义，以及估计量过程采用何种标准化和过程收敛方式。
- 阅读边界
- 所给 OpenAlex 索引摘要未注明稿件版本；过程标准化、正则条件和序贯检验边界未提供，不能据此构造具体停止规则。
原文摘要
For the proportional hazards model of survival analysis, an appropriate large-sample theory is developed for cases of staggered entry and sequential analysis. The principal techniques involve an approximation of the score process by a suitable martingale and a random rescaling of time based on the observed Fisher information. As a result we show that the score process of the partial likelihood and the maximum partial likelihood estimator behave asymptotically like Brownian motion.