A Simple Estimator for a Shared Frailty Regression Model
共享脆弱性回归模型的一种简便估计量AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究聚类生存回归与共享脆弱性，未涉及所列面板、网络干扰或经济结构估计问题。
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…
共享脆弱性回归模型的一种简便估计量
- 研究问题
- 聚类生存数据的依赖由正稳定分布生成时，如何简化比例风险共享脆弱性模型的估计及脆弱性参数推断？
- 方法与思路
- 作者提出借助 Cox 回归输出进行脆弱性参数推断的程序，研究大样本性质，并用模拟及同胞配对数据展示应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法较其他估计途径计算负担更低，模拟支持渐近近似在现实样本量下的适用性，但未给出具体比较结果。
- 阅读关注点
- 应核对正稳定脆弱性设定、Cox 输出与参数估计的对应关系、聚类抽样条件，以及计算和模拟比较的具体基准。
- 阅读边界
- 仅据 Crossref 所供摘要；理论条件、比较方法及模拟数值未说明，不能推断适用于其他脆弱性分布或版本。
原文摘要
Summary We propose a simple estimation procedure for a proportional hazards frailty regression model for clustered survival data in which the dependence is generated by a positive stable distribution. Inferences for the frailty parameter can be obtained by using output from Cox regression analyses. The computational burden is substantially less than that of the other approaches to estimation. The large sample behaviour of the estimator is studied and simulations show that the approximations are appropriate for use with realistic sample sizes. The methods are motivated by studies of familial associations in the natural history of diseases. Their practical utility is illustrated with sib pair data from Beaver Dam, Wisconsin.