使用 vine copula 分析信息删失下的多变量事件时间
统计方法学
2025-07-29 v2 应用统计
统计计算
摘要
对不同类型非终结事件的发生时间及其相互关系的研究是一个引人关注的领域。分析此类多变量事件时间的主要挑战在于存在由终结事件导致的信息删失。尽管已有众多针对单一非终结事件（即半竞争风险数据）的统计方法被提出，但用于分析多个非终结事件时间的工具仍然匮乏。本文引入了一种新颖的分析框架，利用 vine copula 直接估计多变量非终结与终结事件时间的联合密度。与少数基于多变量或嵌套 copula 的现有方法不同，所开发的方法在强度和结构上均能出色捕捉每对事件时间（非终结-终结与非终结-非终结之间）的异质依赖关系。我们提出了一种基于似然的估计与推断过程，可在顺序阶段高效实现。通过广泛的模拟研究，我们证明了所提出的分阶段估计量和解析方差估计量令人满意的有限样本性能，及其相对于现有方法的优势。我们将所开发的方法应用于众筹平台数据，以研究各类创作者-支持者互动与创作者在平台上生命周期之间的关系。
引用
@article{arxiv.2502.20608,
title = {Analysis of multivariate event times under informative censoring using vine copula},
author = {Xinyuan Chen and Yiwei Li and Qian M. Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.20608},
year = {2025}
}