基于 Bootstrap-聚合方法的半参数生存数据下 Copula 相关参数估计
统计方法学
2026-04-07 v1 应用统计
摘要
在依赖性删失的生存数据中，通常的独立删失假设或对事件时间与删失时间相关性的错误指定会偏差边际生存推断。基于似然的该种相关性估计在数值不稳定且方差较大，实际替代方案有限。所提方法使用广义矩方法估计 Copula 相关参数，该参数链接指数、Weibull 或 log 正态分布的边际生存时间，可选用 Normal、Clayton、Gumbel 或 Frank Copula。通过对候选相关参数范围进行 Bootstrap 聚合模拟退火（simulated annealing）以获得稳定估计。通过均绝对误差、Bootstrap 置信区间和经验覆盖率等指标评估估计的准确性和不确定性。该方法应用于双盲随机临床试验，其中包含因早期患者脱落产生的依赖性删失，需对患者生存进行准确的边际生存推断以估计治疗对患者生存的影响。
引用
@article{arxiv.2604.04032,
title = {Bootstrap-Aggregated Method-of-Moments Estimation of the Copula Correlation Parameter for Marginal Survival Inference under Dependent Censoring},
author = {Hyun-Soo Zhang and Inkyung Jung and Chung Mo Nam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.04032},
year = {2026}
}