Coarsening at Random in General Sample Spaces and Random Censoring in Continuous Time
一般样本空间中的随机粗化与连续时间随机删失AI 解读 ↓
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一般样本空间中的随机粗化与连续时间随机删失
- 研究问题
- 如何将离散样本空间中的随机粗化概念推广到一般样本空间，并解释连续时间中的多种删失模式与随机删失理论的联系？
- 方法与思路
- 作者推广已有随机粗化框架，讨论其在连续时间不同删失模式中的应用，并将广义理论与现代随机删失理论连接起来。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称把原先针对离散空间的随机粗化理论扩展到一般空间，并拓展其对连续时间删失问题的解释和理论联系。
- 阅读关注点
- 应核对一般空间中随机粗化的精确定义、所需可测性与删失机制条件，以及不同连续时间删失模式如何纳入统一框架。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未列出推广条件或可忽略性结论，不能将随机粗化直接等同于任意删失机制可忽略。
原文摘要
Heitjan and Rubin proposed a concept, "coarsening at random," generalizing Rubin's theory of missing at random. Their analysis was done in discrete sample spaces. We propose a generalization to general sample spaces. Among Heitjan and Rubin's applications was right-censoring in survival analysis. We discuss the application of the generalized theory to various censoring patterns in continuous time and connect to the modern theory of random censoring.