Additive hazard regression with auxiliary covariates
利用辅助协变量的加性风险回归AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究辅助变量与验证样本下的生存回归，没有所列经济计量细分方向的明确依据。
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…
利用辅助协变量的加性风险回归
- 研究问题
- 真实协变量仅在随机抽取的验证样本中测得、辅助协变量对所有个体可见时，如何估计加性风险模型的回归参数？
- 方法与思路
- 作者提出更新的伪得分估计方法，利用全样本辅助协变量拟合模型，同时保持基准风险函数不作参数化指定。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立估计量的渐近性质及一致标准误估计，并通过模拟说明渐近近似的实用性，另以真实例子展示方法。
- 阅读关注点
- 应核对验证样本的随机抽取要求、辅助变量与真实变量的关系，以及伪得分更新、标准误计算和删失处理条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要，无法判断非随机验证抽样下的适用性；模拟设置与数值结果未说明，也不能推断刊本变化。
原文摘要
We consider the additive hazard model when some of the true covariates are measured only on a randomly selected validation set whereas auxiliary covariates are observed for all study subjects. An updated pseudoscore estimation approach is proposed for the parameters of the additive hazard model. It allows one to fit the model with auxiliary covariates, while leaving the baseline hazard unspecified. Asymptotic properties of the proposed estimators are established, and consistent standard error estimators are developed. Simulations demonstrate that the asymptotic approximations of the proposed estimates are adequate for practical use. A real example is used to illustrate the performance of the proposed method.