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第1卷第1期（2014年）
修正估计值的渐近正态性。。。
现代随机学：理论与应用
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测量误差下Cox比例风险模型修正估计的渐近正态性
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“具有测量误差的Cox比例风险模型中修正估计量的渐近正态性”勘误表
C.奇米索夫
A.库库什
https://doi.org/10.15559/vmsta-2014.13
出版物。
在线：
2014年11月13日
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勘误表
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日志：
现代随机学：理论与应用
第1卷第2期（2014年），第127-128页
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引文
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摘要
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类型：
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引文
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摘要
提出了关于特定协变量或协变量组的比例风险假设检验。
备选方案的类别很广：不同协变量值下的对数概率可能交叉、接近、消失。
数据可能被正确审查。
导出了检验统计量的极限分布。
给出了针对接近备选方案的测试能力。
考虑了实际数据示例。
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2018年1月31日
类型：
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第5卷，第1期（2018年），第37–52页
引文
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摘要
考虑了具有测量误差的Cox比例风险模型。
在Kukush和Chernova（2017）中，我们详细阐述了基线风险率的同步估算
$\lambda（\cdot）$
和回归参数
β
，具有无界参数集
$\varTheta=\varTheta_{\lambda}\times\varTheta_{\beta}$
，其中
$\varTheta_{\lambda}$
是的闭凸子集
$C[0，\tau]$
和
$\varTheta_{\beta}$
是一个紧凑的集合
${\mathbb{R}}^{m}$
估计量是一致的和渐近正态的。
在本文中，我们构造了
$\lambda（\cdot）$
和置信区
β
在误差分布的限制下。
特别地，我们处理了以下情况：（a）测量误差是有界的，（b）它是一个正态分布的随机向量，（c）它有独立的分量，这些分量是移位的泊松随机变量。
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