Exact Nonparametric Confidence Bands for the Survivor Function
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 découle