总结

考虑生存时间|T美元$|这将受到随机权利审查,假设|T美元$|随机依赖于审查时间|$加元|我们感兴趣的是|$T$|这种情况在实践中经常遇到。例如,考虑以下情况|T美元$|是患者死于某种疾病的时间。然后是审查时间|C美元$|可能是患者离开研究的时间,也可能是患者因其他原因死亡的时间。如果退出研究的原因与患者的健康状况有关,或者如果患者死于与感兴趣疾病具有类似风险因素的疾病,那么|T美元$||C美元$|很可能是依赖性的。在本文中,我们提出了一个考虑到这种依赖性的新模型。该模型基于参数copula,用于|T美元$||$加元|,关于的参数边际分布|T美元$||$加元|与大多数其他作者不同,我们不假设定义copula的参数已知。我们给出了这些参数连接函数和边值的充分条件,在这些条件下|$(T,C)$|已识别。然后,针对一系列常见的连接词和边缘词检查这些充分条件。我们还研究了模型的估计,并对胰腺癌数据集进行了广泛的模拟和分析,以说明所提出的模型和估计过程。

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