Likelihood ratio tests for a changepoint with survival data
生存数据中变点的似然比检验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：摘要聚焦生存模型的效应变点检验，不能仅凭变点或试验应用归入宏观结构变化或因果识别。
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生存数据中变点的似然比检验
- 研究问题
- 在右删失生存回归中，如何检验处理等协变量的作用是否存在变点或延迟，并确定检验的零假设分布？
- 方法与思路
- 作者研究协变量效应变点或延迟的似然比检验，推导零假设下的渐近分布，并给出数值示例和癌症预防试验应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文提供相关似然比检验的零假设渐近理论，展示实施过程，并应用于大型随机癌症预防试验数据。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对变点与延迟的模型定义、搜索范围、删失条件，以及渐近分布如何用于实际临界值计算。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明生存回归形式、检验功效或试验结果，不能推断具体处理效应。
原文摘要
We consider the likelihood ratio test for a changepoint or lag of the effect of some covariates, e.g. treatment, in regression modelling of survival data subject to right censoring. Asymptotic distributions under null hypotheses are derived. Numerical examples are used to illustrate the implementation of the procedure. Finally we apply the theory to data from a large randomised cancer prevention trial.