Miscellanea. On the linear transformation model for censored data
札记：删失数据的线性变换模型AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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札记：删失数据的线性变换模型
- 研究问题
- 当删失变量的支撑短于失效时间支撑时，如何修正半参数线性变换模型的回归参数估计及未来生存概率预测？
- 方法与思路
- 作者对既有估计程序作简单修改，并相应调整生存预测程序，通过实际样本量规模的数值研究考察表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称原估计在该支撑情形下存在渐近偏差，修改方案数值表现良好，并指出重度删失时原区间覆盖率可能不正确。
- 阅读关注点
- 应核对偏差产生的支撑条件、具体修改方式、删失假设，以及点估计、区间覆盖和生存预测各自获得的保证。
- 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。摘要未给出数值结果，也未明确宣称修改后区间已解决重度删失覆盖问题。
原文摘要
Recently Cheng, Wei & Ying (1995, 1997) proposed a class of estimation procedures for semiparametric linear transformation models with censored observations. When the support of the censoring variable is shorter than that of the failure time, the estimators are asymptotically biased. In this paper, we present a simple modification of Cheng's estimation procedures for the regression parameters. Through extensive numerical studies with practical sample sizes, we find that the new proposals perform well, but the original interval estimators may not have correct coverage probabilities when censoring is heavy. Prediction procedures for the survival probabilities of future subjects are also modified accordingly.