整合右删失与当前状态数据的高效存活概率推断
统计方法学
2025-09-15 v2
摘要
我们提出了一种半参数数据融合框架，用于通过整合右删失数据和当前状态数据来高效推断存活概率。现有数据融合方法主要关注仅融合右删失数据，而标准元分析方法不足以组合右删失数据和当前状态数据，因为基于当前状态数据alone 的估计器收敛速度较慢且具有非正态极限分布。在本工作中，我们考虑在可交换事件时间分布下的半参数模型。我们推导存活概率在给定时间的标准梯度，并开发单步估计器及其相应的推断程序。具体而言，我们提出了一种双鲁棒估计器和一种达到半参数效率界的高效估计器。重要的是，我们表明 despite 当前状态数据估计器的慢收敛速率，纳入当前状态数据仍可导致显著的效率提升。我们在仿真实验中展示了所提方法的性能，并讨论了在协变量迁移情境下的扩展。我们认为本工作有望开启数据融合方法学的新方向，尤其是涉及混合删失类型的情境。
引用
@article{arxiv.2508.10357,
title = {Efficient Inference for Time-to-Event Outcomes by Integrating Right-Censored and Current Status Data},
author = {Xiudi Li and Sijia Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.10357},
year = {2025}
}