Goodness‐of‐fit test for monotone proportional subdistribution hazards assumptions based on weighted residuals
Notice bibliographique
Résumé
Recently goodness-of-fit tests have been proposed for checking the proportional subdistribution hazards assumptions in the Fine and Gray regression model. Zhou, Fine, and Laird proposed weighted Schoenfeld-type residuals tests derived under an assumed model with specific form of time-varying regression coefficients. Li, Sheike, and Zhang proposed an omnibus test based on cumulative sums of Schoenfeld-type residuals. In this article, we extend the class of weighted residuals tests by allowing random weights of Schoenfeld-type residuals at ordered event times. In particular, it is demonstrated that weighted residuals tests using monotone weight functions of time are consistent against monotone proportional subdistribution hazards assumptions. Extensive Monte Carlo studies were conducted to evaluate the finite-sample performance of recent goodness-of-fit tests. Results from simulation studies show that weighted residuals tests using monotone random weight functions commonly used in non-proportional hazards regression settings tend to be more powerful for detecting monotone departures than other goodness-of-fit tests assuming no specific time-varying effect or misspecified time-varying effects. Two examples using real data are provided for illustrations. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,012 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».