Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > math > arXiv:0805.2239

帮助 | 高级搜索

数学 > 统计理论

arXiv:0805.2239 (math)
[提交于 2008年5月15日 ]

标题: 对多个总体中竞争风险的累积发生率进行有序限制推断

标题: Order restricted inference for comparing the cumulative incidence of a competing risk over several populations

Authors:Hammou El Barmi, Subhash Kochar, Hari Mukerjee
摘要: 在竞争风险设置中,有关于测试与某一特定原因相关的累积发病率函数在多个群体之间相等性的文献相当丰富,针对特定或所有替代假设。 在本文中,当替代假设是发病率函数线性有序但不相等时,我们提出了一种渐近分布自由的检验。 这种动机源于这样一个事实,即在许多例子中,这种线性排序似乎在直觉上是合理的,并且通常从经验观察中得到证实。 当排序有依据时,这些检验更有效。 我们还提供了在该排序约束下的发病率函数的估计量,推导了它们的渐近性质,以用于统计推断,并展示了在排序限制成立时对无约束估计量的改进。
摘要: There is a substantial literature on testing for the equality of the cumulative incidence functions associated with one specific cause in a competing risks setting across several populations against specific or all alternatives. In this paper we propose an asymptotically distribution-free test when the alternative is that the incidence functions are linearly ordered, but not equal. The motivation stems from the fact that in many examples such a linear ordering seems reasonable intuitively and is borne out generally from empirical observations. These tests are more powerful when the ordering is justified. We also provide estimators of the incidence functions under this ordering constraint, derive their asymptotic properties for statistical inference purposes, and show improvements over the unrestricted estimators when the order restriction holds.
评论: 发表于 http://dx.doi.org/10.1214/193940307000000040 的 IMS 收藏集 (http://www.imstat.org/publications/imscollections.htm) 由数学统计学会 (http://www.imstat.org) 出版
主题: 统计理论 (math.ST)
MSC 类: 62G05, 60F17 (Primary) 62G30 (Secondary)
引用方式: arXiv:0805.2239 [math.ST]
  (或者 arXiv:0805.2239v1 [math.ST] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.0805.2239
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI
期刊参考: IMS-COLL1-IMSCOLL104
相关 DOI: https://doi.org/10.1214/193940307000000040
链接到相关资源的 DOI

提交历史

来自: Subhash Kochar [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2008 年 5 月 15 日 09:21:26 UTC (454 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
math.ST
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2008-05
切换浏览方式为:
math
stat
stat.TH

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号