Semiparametric analysis of transformation models with censored data
删失数据变换模型的半参数分析AI 解读 ↓
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删失数据变换模型的半参数分析
- 研究问题
- 如何统一估计含删失数据的线性变换模型，并避免要求协变量与删失变量相互独立这一限制。
- 方法与思路
- 作者提出覆盖比例风险和比例优势模型的估计程序，给出渐近方差闭式表达及相应的代入式方差估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该程序在比例风险情形等同于 Cox 偏似然估计，并以模拟和肺癌数据展示其实施。
- 阅读关注点
- 核对实际需要的删失机制条件、估计方程和变换函数处理，以及方差公式与 Cox 特例的对应关系。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；不要求协变量与删失变量独立不代表允许任意删失机制，具体条件未说明。
原文摘要
A unified estimation procedure is proposed for the analysis of censored data using linear transformation models, which include the proportional hazards model and the proportional odds model as special cases. This procedure is easily implemented numerically and its validity does not rely on the assumption of independence between the covariates and the censoring variable. The estimator is the same as the Cox partial likelihood estimator in the case of the proportional hazards model. Moreover, the asymptotic variance of the proposed estimator has a closed form and its variance estimator is easily obtained by plug‐in rules. The method is illustrated by simulation and is applied to the Veterans' Administration lung cancer data.