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拉希德·本图米;迈耶·阿尔沃;穆罕默德·梅斯菲乌伊

使用带有回归过程的核密度估计对基于长度的生存数据进行依赖性度量。 （英语） Zbl 07497839号

J.统计计算。模拟 92，第2期，211-231（2022）.
摘要：在统计文献中，已经广泛建立和处理了几种依赖性度量，包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼（Spearman）和肯德尔（Kendall）。在使用基于长度的数据进行生存分析的背景下，生存时间和协变量之间的依赖性度量似乎在文献中没有得到太多的意图。本文的目的是扩展J.T.肯特《生物特征》70，163–173（1983；Zbl 0521.62003号)]基于信息增益的概念，对长期生存数据的依赖性度量。具体来说，我们开发了一种新的方法来测量生存时间与几个连续协变量之间的依赖程度，当关系为线性时，不需要进行删减。为此，提出了用回归方法进行核密度估计。建立了所有建议估计量的一致性。特别是，通过仿真研究，研究了长度偏差数据相关性度量的性能。

MSC公司：

62H20个 关联度量（相关性、典型相关性等）
62N86号 模糊性、生存分析和审查数据
62至XX 统计

关键词：

信息增益;相关性;依赖;长度偏态分布;核平滑;回归，回归

引文：

Zbl 0521.62003号

软件：

科恩平滑
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.Bentoumi}等人，《统计计算杂志》。模拟92，编号211-231（2022；Zbl 07497839）
全文： 内政部

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