Linear Rank Tests with Right Censored Data
右删失数据的线性秩检验AI 解读 ↓
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右删失数据的线性秩检验
- 研究问题
- 在回归数据存在右删失时，如何构造回归系数的线性秩检验，并为检验统计量估计方差及联系经典秩检验？
- 方法与思路
- 作者从广义秩向量的边际概率得到得分型线性秩统计量，一般用观测 Fisher 信息估计方差，特定情形可用置换方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称将 Wilcoxon 检验推广到删失数据的回归检验，并将对数秩检验纳入特例，提供统一的统计量构造。
- 阅读关注点
- 应核对删失机制与回归模型要求、广义秩向量的定义、方差估计的有效性，以及置换方法适用的特殊情形。
- 阅读边界
- 所给为版本未注明的 OpenAlex 摘要；未说明删失假设、检验校准或有限样本功效，不能推断对所有删失机制均有效。
原文摘要
Linear rank statistics are developed for tests on regression coefficients with censored data. These statistics arise as score statistics based on the marginal probability of a generalized rank vector. The observed Fisher information provides a variance estimator generally, while in certain special cases a permutation approach to variance estimation is also possible. The Wilcoxon test is generalized to regression tests with censored data. The log rank test (Cox, 1972; Peto & Peto, 1972) is also produced as a special case.