Regression with censored data
删失数据的回归分析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：摘要聚焦生存数据的删失回归比较，未明确涉及所列分位数、因果、面板或其他经济计量细分问题，分类依据不足。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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删失数据的回归分析
- 研究问题
- 对于删失数据，四种不指定生存分布参数族的回归技术如何使用，其在更新后的 Stanford 心脏移植数据中表现有何差异？
- 方法与思路
- 文章介绍 Cox、Miller、Buckley–James 及 Koul、Susarla、Van Ryzin 的四种方法，并在同一心脏移植数据上比较表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章通过方法介绍和实际数据比较，对四种程序的实用性作出判断；摘要没有报告判断内容或明确的方法优劣顺序。
- 阅读关注点
- 应核对四种方法的回归目标、删失与误差条件、比较指标，以及心脏移植数据的处理方式是否影响各程序的适用性判断。
- 阅读边界
- 仅据稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未提供比较结果和具体假设，不能认为不指定生存分布参数族就意味着没有其他模型限制。
原文摘要
There are four regression techniques currently available for use with censored data which do not assume particular parametric families of survival distributions. They are due to (i) Cox (1972), (ii) Miller (1976), (iii) Buckley & James (1979), and (iv) Koul, Susarla & Van Ryzin (1981). These four methods are described, and their performances compared on the updated Stanford heart transplant data. Conclusions on the usefulness of the four procedures are drawn.