Exact Nonparametric Confidence Bands for the Survivor Function
Notice bibliographique
Résumé
A method to produce exact simultaneous confidence bands for the empirical cumulative distribution function that was first described by Owen, and subsequently corrected by Jager and Wellner, is the starting point for deriving exact nonparametric confidence bands for the survivor function of any positive random variable. We invert a nonparametric likelihood test of uniformity, constructed from the Kaplan-Meier estimator of the survivor function, to obtain simultaneous lower and upper bands for the function of interest with specified global confidence level. The method involves calculating a null distribution and associated critical value for each observed sample configuration. However, Noe recursions and the Van Wijngaarden-Decker-Brent root-finding algorithm provide the necessary tools for efficient computation of these exact bounds. Various aspects of the effect of right censoring on these exact bands are investigated, using as illustrations two observational studies of survival experience among non-Hodgkin's lymphoma patients and a much larger group of subjects with advanced lung cancer enrolled in trials within the North Central Cancer Treatment Group. Monte Carlo simulations confirm the merits of the proposed method of deriving simultaneous interval estimates of the survivor function across the entire range of the observed sample. This research was supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council (NSERC) of Canada. It was begun while the author was visiting the Department of Statistics, University of Auckland, and completed during a subsequent sojourn at the Medical Research Council Biostatistics Unit in Cambridge. The support of both institutions, in addition to that of NSERC and the University of Waterloo, is greatly appreciated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,059 | 0,302 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».