A quantile regression estimator for censored data
A quantile regression estimator for censored data
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删失数据的分位数回归估计器
DOI：
10.3150/11-bej388
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发表时间：
2013-01
期刊：
影响因子：
1.5
通讯作者：
Tong, Xingwei
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Leng, Chenlei;Tong, Xingwei
提出了一种基于无偏估计方程的删失分位数回归估计量。在通常的生存时间和截尾时间的条件独立性假设下，我们证明了所提出的估计量是相容的，并且是渐近正态的。我们开发了一种利用现有分位数回归代码的高效计算算法。因此，可以有效地实现自举类型推理。通过对一个生存数据集的仿真研究和分析，说明了该方法的有限样本性能。
We propose a censored quantile regression estimator motivated by unbiased estimating equations. Under the usual conditional independence assumption of the survival time and the censoring time given the covariates, we show that the proposed estimator is consistent and asymptotically normal. We develop an efficient computational algorithm which uses existing quantile regression code. As a result, bootstrap-type inference can be efficiently implemented. We illustrate the finite-sample performance of the proposed method by simulation studies and analysis of a survival data set.
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DOI：
10.1016/0197-2456(81)90009-x
发表时间：
1981-06
期刊：
Controlled Clinical Trials
影响因子：
--
作者：
J. Herson
通讯作者：
J. Herson
影响因子：
5.7
作者：
S. Portnoy;R. Koenker
通讯作者：
S. Portnoy;R. Koenker
影响因子：
6.7
作者：
C. Alston;Kerrie Mengersen;A. Pettitt
通讯作者：
C. Alston;Kerrie Mengersen;A. Pettitt
DOI：
10.1007/978-1-4757-2545-2
发表时间：
1996-03
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
T. Mikosch;A. Vaart;J. Wellner
通讯作者：
T. Mikosch;A. Vaart;J. Wellner
影响因子：
2.7
作者：
Jin, ZZ;Ying, ZL;Wei, LJ
通讯作者：
Wei, LJ