Rank-based inference for the accelerated failure time model
加速失效时间模型的秩推断AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要聚焦删失生存数据的秩推断，未明确涉及所列经济计量领域细分。
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…
关注这篇论文的作者
加速失效时间模型的秩推断
- 研究问题
- 在存在删失观测的半参数加速失效时间模型中，如何获得易计算的秩估计量，并避免复杂的协方差估计步骤？
- 方法与思路
- 作者构造一类基于秩的单调估计函数，以线性规划求解估计量，再通过重抽样估计极限协方差，避免密度估计和数值求导。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称估计量具有一致性和渐近正态性，并对应熟悉的加权对数秩非单调方程的一致根，另有模拟与两个真实示例。
- 阅读关注点
- 应核对删失及协变量条件、单调函数与原估计方程的关系，以及线性规划实现和重抽样协方差估计的有效性。
- 阅读边界
- 摘要未列出删失机制、权重限制和模拟数值，“表现良好”不能视为普遍优势；索引摘要未注明稿件版本。
原文摘要
A broad class of rank‐based monotone estimating functions is developed for the semiparametric accelerated failure time model with censored observations. The corresponding estimators can be obtained via linear programming, and are shown to be consistent and asymptotically normal. The limiting covariance matrices can be estimated by a resampling technique, which does not involve nonparametric density estimation or numerical derivatives. The new estimators represent consistent roots of the non‐monotone estimating equations based on the familiar weighted log‐rank statistics. Simulation studies demonstrate that the proposed methods perform well in practical settings. Two real examples are provided.