Plots and Tests for Goodness of Fit with Randomly Censored Data
随机删失数据的拟合优度图与检验AI 解读 ↓
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随机删失数据的拟合优度图与检验
- 研究问题
- 数据受到随机删失时，如何评估指定生存分布的拟合优度，并为生存函数、累计风险函数及诊断图构造同时置信带？
- 方法与思路
- 作者以指定生存函数和Kaplan–Meier估计之间的最大、平均加权差异构造两类大样本检验，并反演第一类检验得到置信带。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所构造的同时置信带可用于生存函数、累计风险函数，以及删失数据的P–P图、Q–Q图和风险图。
- 阅读关注点
- 应核对删失机制与权重的条件、大样本校准方法，以及检验反演所得置信带在不同函数和图形间的转换方式。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明删失独立性条件、权重选择或有限样本覆盖率，不能直接用于任意删失机制。
原文摘要
In this paper, we consider nonparametric procedures for assessing goodness of fit when the data may be subject to random censoring. We introduce two classes of large-sample tests, based, respectively, on the maximum and average weighted difference between the specified survival function and the Kaplan-Meier estimate of the true survival function. The procedures in the first class are inverted to obtain simultaneous confidence bands for the survival and cumulative hazard functions. These bands provide simultaneous bands associated with the percentage (P-P), quantile (Q-Q) and hazard plots for censored data.