A Diagnostic for Cox Regression and General Conditional Likelihoods
Cox回归与一般条件似然的诊断方法AI 解读 ↓
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Cox回归与一般条件似然的诊断方法
- 研究问题
- 如何方便地诊断单个观测对Cox比例风险模型及匹配、分层条件模型参数估计的影响，并兼顾不同数据和协变量设定？
- 方法与思路
- 作者从线性与逻辑回归中的删点诊断和增广回归联系出发，为Cox模型及一般匹配、分层条件模型构造增广回归诊断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称这些诊断实用且易于计算，并适用于时变协变量、不同乘性效应形式，以及并列失效时间或多病例匹配处理。
- 阅读关注点
- 应核对增广回归诊断与实际删点变化的对应关系、是否使用近似，以及并列失效时间、分层和时变协变量的处理细节。
- 阅读边界
- 摘要未给出诊断公式或精确性与近似误差的条件；来源为版本未注明的OpenAlex索引摘要，不能推断刊本变化。
原文摘要
Diagnostics for changes in the maximum likelihood estimate of β due to deletion of single observations in linear and logistic regression models are equivalent to diagnostics obtained from fitting augmented regression models. For the Cox proportional hazards model and in conditional models for arbitrarily matched or stratified data, diagnostics derived from augmented regression models are again useful and easy to compute. These diagnostics are applicable to different formulations for the multiplicative covariable effects (over time or over strata), an exact or approximate treatment of tied failure times or multiple-case matching, and time-dependent covariates.