Maximum likelihood estimation in semiparametric selection bias models with application to AIDS vaccine trials
半参数选择偏差模型的最大似然估计及其艾滋病疫苗试验应用AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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半参数选择偏差模型的最大似然估计及其艾滋病疫苗试验应用
- 研究问题
- 研究多个可能存在选择偏差的样本，如何在抽样权重含共同未知有限维参数时估计该参数及未知总体分布。
- 方法与思路
- 作者通过最大部分似然求取半参数最大似然估计，讨论可识别与唯一可估计条件，并应用于广义逻辑回归模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出较简单的估计方法，以模拟和实例展示其有限样本性质，并用于分析 HIV 疫苗效力与暴露病毒特征的关系。
- 阅读关注点
- 应核对抽样权重函数的设定、共同参数与分布的识别条件、部分似然构造，以及试验应用中的选择机制与推断方式。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要，不能判断权重误设的影响或“满意”表现的尺度；完整识别假设、模拟设置及应用结果未提供。
原文摘要
The following problem is treated: given s possibly selection biased samples from an unknown distribution function, and assuming that the sampling rule weight functions for each of the samples are mathematically specified up to a common unknown finite-dimensional parameter, how can we use the data to estimate the unknown parameters? We propose a simple maximum partial likelihood method for deriving the semiparametric maximum likelihood estimator. A discussion of assumptions under which the selection bias model is identifiable and uniquely estimable is presented. We motivate the need for the methodology by discussing the generalised logistic regression model (Gilbert, Self & Ashby, 1998), a semiparametric selection bias model which is useful for assessing from vaccine trial data how the efficacy of an HIV vaccine varies with characteristics of the exposing virus. We show through simulations and an example that the maximum likelihood estimator in the generalised logistic regression model has satisfactory finite-sample properties. Keywords:Biased sampling model; Confidence interval; Generalised logistic regression model; Human immunodeficiency virus vaccine efficacy trial; Hypothesis testing; Partial likelihood; Profile likelihood; Semiparametric model; Weighted distribution.