論文の概要: Survival Estimation for Missing not at Random Censoring Indicators based on Copula Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.01726v2
• Date: Thu, 14 Sep 2023 11:51:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-15 20:09:25.090670
• Title: Survival Estimation for Missing not at Random Censoring Indicators based on Copula Models
• Title（参考訳）: copulaモデルに基づく無作為検閲指標に欠落した生存率の推定
• Authors: Mikael Escobar-Bach and Olivier Goudet
• Abstract要約: そこで本研究では,MNARを非ランダムに検閲しない条件付き生存関数に対する条件付きコーパスモデルに基づく新しい条件付き生存関数推定器を提案する。 理論的な結果に加えて,シミュレーションによる小サンプルに対する推定器の動作方法や,合成データおよび実データの解析による実用性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.52292571922932
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the presence of right-censored data with covariates, the conditional Kaplan-Meier estimator (also known as the Beran estimator) consistently estimates the conditional survival function of the random follow-up for the event of interest. However, a necessary condition is the unambiguous knowledge of whether each individual is censored or not, which may be incomplete in practice. We therefore propose a study of the Beran estimator when the censoring indicators are generic random variables and discuss necessary conditions for the efficiency of the Beran estimator. From this, we provide a new estimator for the conditional survival function with missing not at random (MNAR) censoring indicators based on a conditional copula model for the missingness mechanism. In addition to the theoretical results, we illustrate how the estimators work for small samples through a simulation study and show their practical applicability by analyzing synthetic and real data.
• Abstract（参考訳）: 右チャージされたデータと共変量が存在する場合、条件付きKaplan-Meier推定器(ベラン推定器とも呼ばれる)は、興味のある事象に対するランダムなフォローアップの条件付き生存関数を一貫して推定する。 しかし、必要条件は各個人が検閲されているか否かの曖昧な知識であり、実際には不完全である可能性がある。 そこで我々は,検閲指標が汎用確率変数である場合のベラン推定器の研究を行い,ベラン推定器の効率性に必要な条件について議論する。 そこで本研究では,無作為性機構の条件付きコプラモデルに基づいて,無作為性 (MNAR) を検閲しない条件付き生存関数の新しい推定器を提案する。 理論的な結果に加えて,シミュレーション研究を通じて,小サンプルに対する推定器の動作方法や,合成データや実データの解析による実用性を示す。

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