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In diesem Papier betrachten wir eine Klasse semi-parametrischer Transformationsmodelle, unter denen eine unbekannte Transformation der Überlebenszeit linear mit den Kovariaten in Beziehung steht, wobei verschiedene vollständig spezifizierte Fehlervarianten verwendet werden. Diese Klasse von Regressionsmodellen umfasst die proportionalen Hazard- und proportionalen Odds-Modelle. Inferenzverfahren, die aus einer Klasse allgemeiner Schätzgleichungen abgeleitet sind, werden vorgeschlagen, um die Kovariaten-Effekte bei zensierten Beobachtungen zu untersuchen. Numerische Studien werden durchgeführt, um die Eigenschaften unserer Vorschläge für praktische Stichprobengrößen zu untersuchen. Diese Transformationsmodelle, kombiniert mit den neuen einfachen Inferenzverfahren, bieten viele nützliche Alternativen zum Cox-Regressionsmodell in der Überlebensanalyse.
Cheng et al. (1995) haben diese Frage untersucht.