统计学 > 方法论
[提交于 2025年10月6日
(v1)
,最后修订 2025年10月8日 (此版本, v2)]
标题: 一种用于右删失数据两样本生存比较的新复合Mann-Whitney检验
标题: A new composite Mann-Whitney test for two-sample survival comparisons with right-censored data
摘要: 比较右删失数据下两个生存分布的一个基本挑战是选择适当的非参数检验,因为像对数秩检验和威尔科克斯检验这样的标准检验的效力高度依赖于通常未知的备择假设的性质。 本文介绍了一种新的、与分布无关的两样本检验,旨在克服这一限制。 所提出的方法基于将数据分解为未删失和删失子集的战略方法,从中构建一个复合检验统计量,即两个独立曼-惠特尼统计量的和。 这种设计使检验能够自动且内在地适应各种差异模式,包括早期、晚期和交叉风险,而无需预设参数、预测试或复杂的加权方案。 一项广泛的蒙特卡洛模拟研究证明,所提出的检验能够稳健地保持名义上的第一类错误率。 至关重要的是,在标准情况下,其效力与最优传统检验具有高度竞争力,并在具有交叉生存曲线的复杂情况下表现更优,同时在高水平删失情况下也表现出显著的稳健性。 该检验的功效在广泛的备择假设下有效地逼近对数秩检验或威尔科克斯检验所能达到的最大功效,为生存分析提供了一个强大、灵活且计算简单的工具。
文献和引用工具
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
推荐器和搜索工具
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.