A Class of Weighted Dependence Measures for Bivariate Failure Time Data
二元失效时间数据的一类加权依赖度量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：摘要研究二元生存数据的统计依赖度量，未明确经济分布效应、网络干扰或金融尾部风险等指定方向。
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二元失效时间数据的一类加权依赖度量
- 研究问题
- 如何在有限随访区域内概括两个失效时间变量的依赖关系，并构造具有可估计方差的非参数估计量？
- 方法与思路
- 作者将局部依赖度量加权平均，纳入交叉比度量及有限区域 Kendall’s τ，并构造相应非参数估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，两个新特例无需估计二元生存函数且有显式方差估计，并给出一致性、渐近正态性、模拟与双胞胎数据示例。
- 阅读关注点
- 应核对随访区域和权重的选择、两个特例的定义、删失与观测条件，以及方差估计和数据应用的具体解释。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；摘要未说明完整观测条件或模拟数值，依赖度量不能直接解释为因果关系或经济分布效应。
原文摘要
Summary This paper considers a class of summary measures of the dependence between a pair of failure time variables over a finite follow-up region. The class consists of measures that are weighted averages of local dependence measures, and includes the cross-ratio-measure and finite region version of Kendall's τ; recently proposed by the authors. Two new special cases are identified that can avoid the need to estimate the bivariate survivor function and that admit explicit variance estimators. Nonparametric estimators of such dependence measures are proposed and are shown to be consistent and asymptotically normal with variances that can be consistently estimated. Properties of selected estimators are evaluated in a simulation study, and the method is illustrated through an analysis of Australian Twin Study data.