Kernel Estimation in a Nonparametric Marker Dependent Hazard Model
非参数标记依赖风险率模型中的核估计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：摘要研究生存分析中的标记依赖风险率，未明确对应所列领域细分。
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非参数标记依赖风险率模型中的核估计
- 研究问题
- 当事件风险率同时依赖当前时间和时变协变量或标记的当前取值时，如何在非参数框架下进行估计并分析其收敛？
- 方法与思路
- 作者在风险率由当前时间与当前标记共同决定的非参数模型中，引入新的核风险率估计量并研究其收敛性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立该核风险率估计量的逐点与整体收敛结果，为这类时变标记依赖模型提供估计的理论依据。
- 阅读关注点
- 应核对观测机制、时变协变量的可用信息、核函数与带宽条件，并确认逐点及整体收敛使用的具体度量。
- 阅读边界
- 材料为稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，不能推断刊本变化；摘要未说明删失处理、收敛速率或推断方法。
原文摘要
We introduce a new kernel hazard estimator in a nonparametric model where the stochastic hazard depends on the current value of time and on the current value of a time dependent covariate or marker. We establish the pointwise and global convergence of our estimator.