Estimating survival under a dependent truncation
依赖截断下的生存分布估计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：摘要研究通用截断生存数据与 copula 估计，未涉及分布处理效应或其他所列细分方向。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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依赖截断下的生存分布估计
- 研究问题
- 研究截断时间与生存时间存在依赖时，如何估计可观测区域中的边际分布与生存函数，回应乘积极限估计依赖准独立性的限制。
- 方法与思路
- 作者以参数化 copula 描述依赖，对边际函数采用半参数估计，并利用条件 Kendall 秩相关估计依赖参数，推广相关图形估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出边际函数与 copula 参数的估计方法，研究这些估计量的渐近分布，并以输血感染 HIV 数据和模拟作说明。
- 阅读关注点
- 应核对可观测区域内参数的识别、copula 族的限制、边际估计的定义，以及渐近理论所需条件与依赖模型误设的后果。
- 阅读边界
- 依据稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，不能确认全文版本；摘要未说明完整识别条件，也不支持推断不可观测区域的分布。
原文摘要
The product-limit estimator calculated from data subject to random left-truncation relies on the testable assumption of quasi-independence between the failure time and the truncation time. In this paper, we propose a model for a truncated sample of pairs (X-sub-i, Y-sub-i) satisfying Y-sub-i > X-sub-i. A possible dependency between the truncation time and the variable of interest is modelled with a parametric family of copulas. The model also features a distribution function F-sub-X(.) and a survival distribution S-sub-Y(.) associated with the marginal behaviours of X and Y in the observable region Y > X. Semiparametric estimators for these two functions are proposed; they do not make any parametric assumption about either F-sub-X(.) or S-sub-Y(.). We derive an estimator for the copula parameter α based on the conditional Kendall's tau. We generalise the copula-graphic estimators of Zheng & Klein (1995) to truncated variables. The asymptotic distributions of all these estimators are then investigated. The methods are illustrated with a real dataset on HIV infection by transfusion and by simulations. Copyright 2006, Oxford University Press.