Score Tests for Testing Homogeneity of Recurrent Event Times Using Frailty Models
Notice bibliographique
Résumé
This thesis presents an overview of frailty models in survival analysis for modelling unobserved heterogeneity in survival times.The frailty model is a generalization of Cox's proportional hazard model, where a shared unobserved quantity called frailty describes a positive correlation among the survival times.The frailty term describes the common risks, acting as a factor on the hazard function.In this thesis, we investigate a score test based on the mixture of chi-square distributions for testing homogeneity of individuals in recurrent event data using a shared frailty model, which is equivalent to testing whether the variance component in a frailty model is zero.Simulation studies are conducted to assess the empirical level and power of the score test under correctly specified and misspecified random effects, and to study the finite-sample properties in terms of biases and mean squared errors of the estimators under both correctly specified and misspecified frailty models.The simulation results indicate that when the sample size is small, the empirical levels of the score tests are generally lower than the nominal 5% level.But they tend to get closer to the nominal level when the sample size is large.Also, for estimating the model parameters, the ML method appears to provide roughly unbiased estimates of the regression parameters and variance components under correctly specified frailty models.However, under misspecified models, the ML method appears to provide estimators with large biases and mean squared errors.An application of the score test for frailty variance component is illustrated by using a i data set of recurrent events of tumours referred to as the bladder cancer data.I am greatly indebted to my supervisor, Dr. Sanjoy Sinha, for kindly providing guidance throughout the development of this thesis.His directions and comments have been of the greatest help at all times.This work could not have been done without his guidance.I extend my sincere thanks to many people in the School of Mathematics and Statistics at Carleton University for their help, continual support, and constructive advice during
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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 | 0,042 | 0,266 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».