A Semiparametric Proportional Odds Regression Model for the Analysis of Current Status Data
现时状态数据分析的半参数比例优势回归模型AI 解读 ↓
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现时状态数据分析的半参数比例优势回归模型
- 研究问题
- 研究仅在检查时观察事件是否已发生的现时状态数据，如何估计协变量与生存概率的关系，并获得有效的回归推断。
- 方法与思路
- 作者在比例优势模型下，将无限维的基准对数优势函数用阶梯函数近似，再以最大似然方法估计回归参数和基准函数。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称回归参数估计具有渐近正态性，并达到半参数效率界；同时讨论了小样本和中等样本下的数值表现。
- 阅读关注点
- 应核对检查时间与事件时间的关系、协变量条件、阶梯函数的构造，以及效率结论和标准误计算所需的具体假设。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要解读，不推断刊本变化。摘要未说明检查机制、正则条件及数值研究结果，无法判断实际适用范围。
原文摘要
An approach to covariate analysis of current status data is described. The method is applicable when the logit of the conditional probability of survival given the covariates is some increasing function of time plus a linear combination of the covariates. The approach is based on approximating the infinite-dimensional nuisance parameter, the baseline log-odds of failure, with a step function, and carrying out a maximum likelihood procedure. The resulting finite dimensional parameter estimates for the regression parameters are shown to be asymptotically normal and semiparametric efficient. Numerical studies with small and moderate samples are discussed.