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二元生存数据的Copula模型中关联参数的推断。

Inferences on the association parameter in copula models for bivariate survival data.

作者信息

Shih J H, Louis T A

机构信息

National Heart, Lung, and Blood Institute, Bethesda, Maryland 20892-7938, USA.

出版信息

Biometrics. 1995 Dec;51(4):1384-99.

PMID:8589230
Abstract

We investigate two-stage parametric and two-stage semi-parametric estimation procedures for the association parameter in copula models for bivariate survival data where censoring in either or both components is allowed. We derive asymptotic properties of the estimators and compare their performance by simulations. Both parametric and semi-parametric estimators of the association parameter are efficient at independence, and the parameter estimates in the margins have high efficiency and are robust to misspecification of dependency structures. In addition, we propose a consistent variance estimator for the semi-parametric estimator of the association parameter. We apply the proposed methods to an AIDS data set for illustration.

摘要

我们研究了双变量生存数据的copula模型中关联参数的两阶段参数估计和两阶段半参数估计程序,其中允许一个或两个分量存在删失。我们推导了估计量的渐近性质,并通过模拟比较了它们的性能。关联参数的参数估计量和半参数估计量在独立性条件下都是有效的,边缘参数估计具有高效率且对相依结构的误设具有稳健性。此外,我们为关联参数的半参数估计量提出了一个一致的方差估计量。我们将所提出的方法应用于一个艾滋病数据集进行说明。

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