Semiparametric fiducial inference for Cox models
Cox 模型的半参数 Fiducial 推断AI 解读 ↓
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Cox 模型的半参数 Fiducial 推断
- 研究问题
- 如何将 Fiducial 推断引入半参数模型，并以 Cox 比例风险模型为例，在最大似然估计失效的情形下开展推断？
- 方法与思路
- 作者提出半参数模型的 Fiducial 方法，以 Cox 模型贯穿说明，并讨论其他模型、扩展及实验表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法在实验中尤其适用于最大似然估计失效的情形；关于此前半参数领域研究空白的说法属于作者判断。
- 阅读关注点
- 应核对 Fiducial 分布的构造、无限维干扰部分的处理、推断有效性，以及最大似然失效情形和实验比较标准。
- 阅读边界
- 仅据所给在线发表版本的 Crossref 摘要，无法判断理论保证或实验适用范围，也不能推断后续刊本变化。
原文摘要
Abstract R.A. Fisher introduced the fiducial distribution as a potential replacement for the Bayesian posterior distribution in the 1930s. During the past century, fiducial approaches have been explored in various parametric and nonparametric settings. However, to the best of our knowledge, no fiducial inference has been developed in the realm of semiparametric statistics. In this paper, we propose a novel fiducial approach for semiparametric models. In memory of Sir David Cox, who passed away in 2022, we use the Cox proportional hazards model, which is the most popular model for the analysis of survival data, as a running example. Other models and extensions are also discussed. In our experiments, we find that our method performs particularly well in situations where the maximum likelihood estimator fails.