Goodness-of-fit tests for the cure rate in a mixture cure model
混合治愈模型中治愈率的拟合优度检验AI 解读 ↓
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混合治愈模型中治愈率的拟合优度检验
- 研究问题
- 对于随机右删失的事件时间数据，如何检验随协变量变化的治愈率是否满足指定参数模型，同时不规定未治愈者的生存函数？
- 方法与思路
- 作者在混合治愈模型下构造受回归函数拟合优度检验启发的统计量，研究零假设与局部备择下的分布，并提出自助法实施。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，统计量在零假设及局部备择下具有渐近正态分布；模拟用于评价表现，并以第一胎与第二胎间隔数据展示检验。
- 阅读关注点
- 应核对治愈率在删失数据中的可识别条件、检验针对的参数模型，以及统计量标准化、自助法有效性和局部备择的定义。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明。摘要未列随访支持、平滑参数或检验功效细节；应用中的“治愈”表示事件不再发生的模型成分。
原文摘要
We consider models for time-to-event data that allow that an event, e.g., a relapse of a disease, never occurs for a certain percentage |$p$| of the population, called the cure rate. We suppose that these data are subject to random right censoring and we model the data using a mixture cure model, in which the survival function of the uncured subjects is left unspecified. The aim is to test whether the cure rate |$p$|, as a function of the covariates, satisfies a certain parametric model. To do so, we propose a test statistic that is inspired by a goodness-of-fit test for a regression function due to Härdle & Mammen (1993). We show that the statistic is asymptotically normally distributed under the null hypothesis, that the model is correctly specified, and under local alternatives. A bootstrap procedure is proposed to implement the test. The good performance of the approach is confirmed with simulations. For illustration we apply the test to data on the times between first and second births.