A Weibull Model for Dependent Censoring
用于依赖删失的威布尔模型AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究生存分析中的依赖删失模型，没有因果效应或所列分布效应研究的直接依据。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
用于依赖删失的威布尔模型
- 研究问题
- 研究生存时间与删失时间可能相关时，如何建立联合模型，以及删失观测下联合分布能否识别和一致估计。
- 方法与思路
- 作者对Pickands类二元指数分布进行边缘变换，构造二元威布尔模型，并分析联合分布识别与最大似然估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称在所提出模型成立的前提下，生存时间与删失时间的联合分布可识别，参数最大似然估计一致。
- 阅读关注点
- 应核对依赖结构、边缘变换和观测机制，并重点检查识别依赖哪些参数化限制及一致性条件。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；识别结论以模型成立为前提，不能理解为任意依赖删失都可由观测数据识别。
原文摘要
A bivariate Weibull model is proposed for censored survival data when there may be dependence between the survival and censoring random variables. The model is based on marginal transformations of the Pickands class of bivariate exponential distributions. Assuming the model to hold, the joint distribution of survival and censoring times is shown to be identifiable, and the maximum likelihood estimator of the parameters is shown to be consistent.