Testing Quasi-Independence of Failure and Truncation Times via Conditional Kendall's Tau
基于条件 Kendall τ 的失效时间与截断时间拟独立性检验AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要针对截断生存数据的拟独立性检验，未明确涉及所列因果、面板或其他经济计量细分方向。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
基于条件 Kendall τ 的失效时间与截断时间拟独立性检验
- 研究问题
- 当失效时间仅在个体特定的截断区域内可被观测时，如何检验复杂截断机制下失效时间与截断时间的拟独立性？
- 方法与思路
- 作者以多元条件 Kendall τ 构造检验，处理双侧截断、二元左截断，以及起始或终止事件时间存在区间删失的情形。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出适用于多类复杂截断生存数据的拟独立性检验，推导原假设下的渐近性质，并用模拟与真实数据展示。
- 阅读关注点
- 核对可观测区域内密度分解的定义、条件 τ 的构造、截断与区间删失的处理，以及原假设分布的成立条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明。摘要未给出检验统计量、功效或具体数据结果，不能将拟独立性等同于整体独立性。
原文摘要
Truncated survival data arise when the failure time is observed only if it falls within a subject-specific truncating set. Most analysis methods rely on the key assumption of quasi-independence, that is, factorization of the joint density of failure and truncation times into a product proportional to the individual densities in the observable region. Unlike independence of failure time and censoring time, quasi-independence can be tested. Tests of quasi-independence are available for one-sided truncation and for truncation that depends on a measured covariate, but not for more complex truncation schemes. Here tests of quasi-independence based on a multivariate conditional Kendall's tau are proposed for doubly truncated data, bivariate left-truncated data, and other forms of truncated survival data that arise when initiating or terminating event times are interval-censored. Asymptotic properties under the null are derived. The tests are illustrated using several real datasets and evaluated via simulation.