Some New Estimators for Cox Regression
Cox 回归的若干新估计量AI 解读 ↓
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Cox 回归的若干新估计量
- 研究问题
- 研究 Cox 回归估计量在模型成立与模型偏离时的渐近性质，并讨论如何在局部偏差约束下平衡稳健性与渐近方差。
- 方法与思路
- 作者考察新的 Cox 回归估计量及其渐近理论，并讨论在无穷小邻域最大偏差受限时最小化渐近方差的稳健估计，以医疗数据作说明。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所得推论包括最大部分似然估计量对应总体参数的条件，以及病例队列估计量的渐近性质，并讨论受偏差约束的稳健估计。
- 阅读关注点
- 应核对模型偏离时总体参数的定义、病例队列抽样结构、局部邻域与最大偏差的度量，以及稳健估计的构造和渐近方差比较条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；具体估计方程、删失与抽样条件及医疗数据结果未说明，不能据此认定一般性的稳健性优势。
原文摘要
New estimators for Cox regression are considered. Their asymptotic properties, both on and off the model, are established. Corollaries include conditions under which the maximum partial likelihood estimator defines a parameter in the population and the asymptotics of the case-cohort estimator. Robust estimators that minimize the asymptotic variance subject to a bound on the maximal bias on infinitesimal neighborhoods are discussed. The estimators are illustrated with medical data.