Semiparametric analysis of the additive risk model
加性风险模型的半参数分析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：摘要研究生存分析中的半参数风险模型，未明确涉及因果效应或所列分布效应等计量方向。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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加性风险模型的半参数分析
- 研究问题
- 当风险函数由基线风险与协变量回归部分相加构成时，如何在基线风险未指定的情况下推断回归参数和个体生存概率？
- 方法与思路
- 作者为允许协变量随时间变化的加性风险模型开发推断程序，并研究个体生存估计；方法形式类似比例风险模型的部分似然方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出简单且具有较高效率的回归参数推断程序，研究个体层面的生存估计，并以一个真实例子展示应用。
- 阅读关注点
- 应核对加性风险的模型约束、估计方程、效率比较依据和生存估计构造，尤其是时间变化协变量下的适用条件。
- 阅读边界
- 所给为版本未注明的 OpenAlex 摘要；删失条件、效率标准及实证结果未说明，不能断言加性模型普遍更合理或更高效。
原文摘要
In contrast to the proportional hazards model, the additive risk model specifies that the hazard function associated with a set of possibly time-varying covariates is the sum of, rather than the product of, the baseline hazard function and the regression function of covariates. This formulation describes a different aspect of the association between covariates and the failure time than the proportional hazards model, and is more plausible than the latter for many applications. In the present paper, simple procedures with high efficiencies are developed for making inference about the regression parameters under the additive risk model with an unspecified baseline hazard function. The subject-specific survival estimation is also studied. The proposed techniques resemble the partial-likelihood-based methods for the proportional hazards model. A real example is provided.