On association in a copula with time transformations
带时间变换的 Copula 中的关联性AI 解读 ↓
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带时间变换的 Copula 中的关联性
- 研究问题
- 当协变量通过半参数加速寿命模型进入边际分布时，如何在右删失下估计 Clayton Copula 的关联参数并联合推断？
- 方法与思路
- 作者推广一致性关联估计方程，获得关联参数闭式解，并结合 U 统计量、鞅和非光滑方程重抽样进行联合推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，指数模型模拟中关联估计可能更精确；另提出 Copula 拟合优度检验，并用于糖尿病视网膜病变数据。
- 阅读关注点
- 应核对右删失与边际模型条件、关联参数的定义，以及模拟比较对象、重抽样有效性和拟合优度检验的构造。
- 阅读边界
- OpenAlex 摘要未注明稿件版本；精度比较限于所述模拟，不能推广为普遍优势，也不能将生存关联估计解释为金融风险结果。
原文摘要
We consider estimation of the cross ratio in Clayton's (1978) copula in which covariates are incorporated into the marginal distributions via semiparametric accelerated life regression models. Generalisations of Oakes' (1982, 1986) concordance estimating equations yield a closed form for the association parameter under right censoring. Joint inferences about covariate effects in the marginal models and the cross ratio are obtained with U-statistics, martingales and a resampling technique for nonsmooth estimating equations. Simulating under an exponential model, we find that our procedure may provide a more precise estimate of association than other methods for proportional hazards models. A goodness-of-fit test for the assumed copula is presented and used in an analysis of a diabetic retinopathy dataset.