The approximation of partial likelihood with emphasis on case-control studies
偏似然近似：侧重病例对照研究AI 解读 ↓
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偏似然近似：侧重病例对照研究
- 研究问题
- 既有Cox偏似然近似用于病例对照研究时为何可能不足，如何构造替代近似以改善最大偏似然估计的计算？
- 方法与思路
- 作者基于无条件最大似然与Taylor展开构造替代近似，并利用对数偏似然及其在原点的导数近似最大偏似然估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称新近似较既有方法有所改进，并以匹配配对、三元组的理论计算及有限模拟展示潜在价值，未给出改进幅度。
- 阅读关注点
- 应核对旧近似失效的应用条件、原点展开的误差控制，以及匹配组大小、参数范围和有限模拟是否支持摘要中的比较。
- 阅读边界
- 来源为未注明稿件版本的OpenAlex索引摘要。改进结论针对文中讨论的病例对照应用；摘要未说明误差界，也不能据此认定所有Cox模型均受益。
原文摘要
For many case-control applications, previously suggested approximations to Cox's (1972, 1975) partial likelihood in prospective applications are shown to be seriously inadequate. Alternative approximations based on unconditional maximum likelihood estimation and Taylor series expansion are developed and shown to yield an improvement over the previous methods. In particular, an approximation to the maximum partial likelihood estimator is proposed using the log partial likelihood and its derivatives at the origin. Theoretical calculations for data from matched pairs and triplets and some limited simulation illustrate the potential value of the new approximations.