具有变系数的多元失效时间数据风险模型

针对多元失效时间数据的边际风险模型（marginal hazard models）进行统计估计与推断是生存分析中的重要课题。本文提出了一种局部伪偏似然（local pseudo-partial likelihood）过程用于估计未知的系数函数。此外，还提出了一种加权平均估计量以提高估计效率。我们建立了所提估计量的一致性和渐近正态性，推导了估计系数的标准误公式并进行了实证检验。为了降低最大局部伪偏似然估计量的计算负担，本文提出了一种简单实用的一步估计量（one-step estimator）。我们建立了一步估计量的统计性质，并通过模拟研究比较了其与最大局部伪偏似然估计量的性能。结果表明，一步估计量在不牺牲渐近和实证性能的前提下节省了计算成本，且最优加权平均估计量比最大局部伪偏似然估计量更有效。最后，我们分析了来自 Busselton 人口健康调查的数据集，以说明所提出的方法。