用于评估非线性生存模型预测性能的新型判别指标
统计方法学
2025-04-09 v1
摘要
非线性生存模型是一种不需要比例风险假设的灵活模型，这给其评估带来了困难。我们引入一种新的判别指标——时间依赖的Uno C指数，用于评估非线性生存模型的判别性能。这一方法是Antolini时间依赖Concordance的无偏版本。我们运用Nolan和Pollard关于U统计量的结果，证明了两者的收敛性。我们探讨了这些指标之间的关系，特别是在遗漏的情况下，Antolini Concordance的偏差如何通过仿真数据进行分析。我们演示了时间依赖的Uno C指数在评估基于遗漏真实数据的模型以及模型调优中之价值。
引用
@article{arxiv.2504.05630,
title = {A new discrimination measure for assessing predictive performance of non-linear survival models},
author = {Alfensi Faruk and Jan Palczewski and Georgios Aivaliotis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.05630},
year = {2025}
}