Towards a general asymptotic theory for Cox model with staggered entry
分批入组 Cox 模型的一般渐近理论AI 解读 ↓
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分批入组 Cox 模型的一般渐近理论
- 研究问题
- 对个体分批进入研究的数据，如何建立 Cox 模型双参数得分过程的渐近理论，并扩大既有理论能够处理的范围？
- 方法与思路
- 作者以现代经验过程理论为关键工具，研究分批入组数据下的双参数 Cox 得分过程；摘要未展开具体证明路线。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，建立了一般渐近理论，并在多个方向拓展既有研究；但没有说明这些拓展方向及对应定理的具体内容。
- 阅读关注点
- 应核对双参数的含义、入组与删失机制、过程收敛的空间及条件，并查明相较既有理论究竟放宽了哪些限制。
- 阅读边界
- 依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；具体定理、模型条件与扩展方向未提供，不能仅凭一般性表述判断适用边界。
原文摘要
A general asymptotic theory is established for the two-parameter Cox score process with staggered entry data. It extends in several directions the existing theory developed by Sellke and Siegmund, Slud and Gu and Lai. An essential tool employed here is a modern empirical process theory, as elucidated in a recent monograph by Pollard.