Noniterative adjustment to regression estimators with population‐based auxiliary information for semiparametric models
Noniterative adjustment to regression estimators with population‐based auxiliary information for semiparametric models
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使用半参数模型的基于总体的辅助信息对回归估计进行非迭代调整
DOI：
10.1111/biom.13585
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
1.9
通讯作者：
Chan, K. C. G.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Gao, Fei;Chan, K. C. G.
疾病登记、监测数据和其他样本量极大的数据集越来越多地用于提供基于人群的疾病发病率、生存概率或其他重要公共卫生特征的信息。这些信息可以在收集详细测量但样本量较小的研究中利用。与最近的建议，制定额外的信息作为约束条件的优化问题，我们开发了一个通用的框架来构建简单的估计，更新通常的回归估计与一些泛函的数据，将额外的信息。我们考虑在辅助信息中包含滋扰参数的一般设置，非i.i.d.数据，如病例对照研究中的数据，以及生存分析中常见的具有无穷维参数的半参数模型。几个重要的数据和采样设置的细节提供了数值例子。
Disease registries, surveillance data, and other datasets with extremely large sample sizes become increasingly available in providing population‐based information on disease incidence, survival probability, or other important public health characteristics. Such information can be leveraged in studies that collect detailed measurements but with smaller sample sizes. In contrast to recent proposals that formulate additional information as constraints in optimization problems, we develop a general framework to construct simple estimators that update the usual regression estimators with some functionals of data that incorporate the additional information. We consider general settings that incorporate nuisance parameters in the auxiliary information, non‐i.i.d. data such as those from case‐control studies, and semiparametric models with infinite‐dimensional parameters common in survival analysis. Details of several important data and sampling settings are provided with numerical examples.
具有超定危险类型约束的经验似然
DOI：
--
发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
--
作者：
Ya;Mai Zhou
通讯作者：
Mai Zhou
影响因子：
45.3
作者：
LAURIE, JA;MOERTEL, CG;BARLOW, JF
通讯作者：
BARLOW, JF
影响因子：
2
作者：
LIN, DY
通讯作者：
LIN, DY