Estimating the Relative Risk with Censored Data
删失数据下的相对风险估计AI 解读 ↓
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删失数据下的相对风险估计
- 研究问题
- 在具有删失的两样本比例风险模型中，如何非参数地估计相对风险，并比较该类估计与 Cox 最大部分似然估计？
- 方法与思路
- 作者研究一类非参数相对风险估计量，借助影响函数推导渐近分布，确定类内最优估计，并结合两个文献实例说明。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，类内最优估计与 Cox 最大部分似然估计具有相同的影响函数和渐近分布，并简要讨论影响函数的行为。
- 阅读关注点
- 应核对删失机制与比例风险条件、估计量类别及最优准则，以及影响函数相同所支持的渐近结论和有限样本差异。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，不能推断刊本变化；删失条件与最优性的范围未说明，渐近等价不保证有限样本相同。
原文摘要
We investigate a class of nonparametric estimators of relative risk in the two-sample case of the proportional hazards model for censored data. The asymptotic distribution of these estimators is derived using influence functions. The optimal estimator in this class has the same influence functions and the same asymptotic distribution as the maximum partial likelihood estimator of Cox (1972). The behavior of the influence functions is discussed briefly, and the last section presents two examples from the literature.