Two-sample goodness-of-fit tests for additive risk models with censored observations
随机删失观测下两样本加性风险模型的拟合优度检验AI 解读 ↓
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随机删失观测下两样本加性风险模型的拟合优度检验
- 研究问题
- 在观测存在随机删失时，如何检验两样本加性风险模型是否恰当，即协变量效应与基准风险的加性设定是否适合？
- 方法与思路
- 作者提出两种检验，一种基于鞅残差，另一种基于超额风险加权估计量之差，并通过模拟及两个真实实例展示。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称在适当正则条件下统计量渐近正态，且对任意模型误设具有一致性，但没有列出条件或检验表现的数值。
- 阅读关注点
- 应核对删失机制、权重构造、统计量标准化，以及任意误设一致性结论中备择范围和正则条件的准确表述。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的索引摘要；摘要未说明删失与生存过程的关系、实例背景或有限样本表现，不能自行补充检验适用条件。
原文摘要
The additive risk model assumes that the hazard function associated with a set of covariates is the sum of the baseline hazard function and the regression function of covariates. We propose two different test procedures for checking the adequacy of two-sample additive risk models for randomly censored observations. One is based on the martingale residuals and the other on the difference between weighted estimators of the excess risk. The test statistics are shown to be asymptotically normal under appropriate regularity conditions and consistent under any model misspecifications. Finally, two real examples are provided, along with results of a simulation study.