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分类依据与纠错

AI 根据所提供的论文材料归类:摘要聚焦生存分析中的计数过程与部分似然,未直接对应用户列出的经济计量细分方向。

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Steven G. Self
Ross L. Prentice

对 Andersen 与 Gill《计数过程中的 Cox 回归模型:大样本研究》的评论

研究问题
这篇评论考察 Cox 模型计数过程表述中的可预测性等假设,如何影响部分似然分解、协变量建模及风险率解释。
方法与思路
作者分析被评论论文的过滤与协变量过程条件,讨论随机失效时刻的协变量测量,并简述相关部分似然方法和推广。
材料陈述的贡献
摘要指出所评部分似然一般不能纳入随机失效时刻的协变量测量,并讨论强度过程具有标准风险率解释所需的假设。
阅读关注点
应核对协变量测量时点、可预测性与似然分解的关系,区分评论作者的相关工作、推广建议和被评论论文的渐近结论。
阅读边界
仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要;这是评论而非主论文,具体假设与推广未完整提供,不能认定所有 Cox 应用均受同样限制。

原文摘要

In this issue Andersen and Gill (hereafter AG) present a stimulating development of asymptotic distribution theory for the Cox regression model with time-dependent covariates. They use a counting process formulation for the failure time data and martingale covergence results. This approach involves such conditions as $\sigma$-algebra right continuity and predictable, locally bounded, covariate processes. In this commentary we consider the implications of such assumptions for likelihood factorization and covariate modeling. In particular, it is noted that the partial likelihood function modeled by AG cannot, in general, involve covariate measurements at the random failure times. Some related work by the authors on a partial likelihood function that may involve covariate values at the random failure times is briefly discussed. Assumptions under which the intensity process modeled by AG has a standard "hazard" function interpretation are described and some generalizations of the AG results are mentioned.

笔记与分组