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分类依据与纠错

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基于风险率的残差性质及其对模型诊断的影响

研究问题
生存模型成立时,估计得到的风险率残差向量是否近似单位指数分布的随机样本,这一假设能否支持常见诊断程序?
方法与思路
作者研究完整及右删失数据下参数、半参数和非参数残差的联合分布,以解析推导和蒙特卡洛考察指数性检验。
材料陈述的贡献
摘要称残差向量近似单位指数随机样本的关键假设可能不成立,风险率图、间距及总试验时间统计量诊断可能存在严重缺陷。
阅读关注点
应核对参数估计引入的残差依赖、删失处理和联合分布,并区分非指数生存分布、非参数估计及 Cox 模型的具体问题。
阅读边界
依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要,不能推断刊本变化;摘要未提供缺陷的定量程度、替代诊断方案或适用条件。

原文摘要

Model diagnostic procedures in failure time models using hazard-based residuals rely on the assumption that the residual vector closely resembles a random sample from a unit exponential distribution when the model holds. This article formally investigates the validity of this critical assumption by deriving and examining the properties of parametrically, semiparametrically, and nonparametrically estimated residuals for complete and right-censored data. The joint distribution of the residual vector is characterized, and the behavior of some tests for exponentiality when applied to the residuals is examined analytically and through Monte Carlo methods. Findings reveal that the critical assumption of approximate unit exponentiality of the residual vector may not be viable and, consequently, the model diagnostic procedures considered, which revolve on checking the approximate unit exponentiality of the residual vector (specifically, hazard plotting and the use of spacings and total-time-on-test statistics on the residual vector) may have serious defects. This is especially evident in situations where the failure time distribution is not exponential or when the residuals are obtained nonparametrically in the no-covariate model or semiparametrically in the Cox proportional hazards model.

笔记与分组
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