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阿德海德夫·比斯沃斯;Ayanendranath巴苏;苏曼·马朱姆德;尼约吉，普拉蒂姆·古哈

生存数据问题的加权似然方法。 （英语） Zbl 1476.62209号

Sankhyá，Ser。B类 83，第2期，466-492（2021）.
小结：这项工作的动机是需要对右偏生存数据进行适当的“稳健”分析。与其他应用领域一样，由于存在离群值和模型错误，医学和生物学研究生成的数据的建模和分析往往不稳定。在这方面，使用健壮的技术很有帮助，在这种情况下通常是默认的。然而，一组大的污染观测结果往往意味着该组是由一个不同于大多数数据所属模型的模型系统生成的，而不是杂散的异常值。加权似然估计方程的方法可能会为这个问题提供解决方案，其中获得的不同根可以指示存在不同的参数簇，而不是提供忽略与主要拟合分量不兼容的观测值的单一稳健拟合。B.埃夫隆《美国统计协会期刊》第83卷第402、414–425号（1988年；Zbl 0644.62100号)]头颈部癌症数据为这种方法的应用提供了一个理想的场景。最近开发的加权似然法变体很好地说明了Efron数据中存在的不同簇，并强调了加权似然方法相对于经典稳健技术的优点。

MSC公司：

62纳米02 生存分析和删失数据中的估计
62层35 鲁棒性和自适应程序（参数推理）

关键词：

截尾生存数据;Kaplan-Meier估计量;根选择;威布尔分布;加权似然估计

引文：

兹比尔0644.62100
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Biswas}等人，Sankhyá，Ser。B 83，编号2，466--492（2021；Zbl 1476.62209）
全文： 内政部

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