Niet-parametrisch schatten van tijdafhankelijke associatiematen voor bivariate gecensureerde tijd-tot-event gegevens (R-10786)

De cross-ratio functie (CRF) is een veelgebruikte lokale afhankelijkheidsmaat om de associatie tussen variabelen, zoals infectietijden of overlevingstijden, te beschrijven. De CRF is een verhouding van conditionele hazard functies en kan geschreven worden in termen van (eerste en tweede orde afgeleiden van) de gezamenlijke overlevingsfunctie van deze variabelen. In de literatuur werden reeds (niet)parametrische schatters voor de CRF voorgesteld in de context van bivariate rechts gecensureerde tijd-tot-event gegevens. Deze bestaande schatters zijn ofwel gebaseerd op strenge parametrische aannames wat betreft de onderliggende associatiestructuur (met betrekking tot copula familie of frailty verdeling) van deze variabelen, ofwel zijn deze praktisch onbruikbaar door hun ruw gedrag. Het project beoogt (i) het ontwikkelen van een nieuwe flexibele schatter voor de CRF, gebaseerd op gepenaliseerde splines, en het onderzoeken van zowel de eindige steekproef eigenschappen (in simulatie studies) als de asymptotische eigenschappen (het aantonen van consistentie en asymptotische verdeling); (ii) het voorstellen van een nieuwe goodness-of-fit maat voor het kiezen van de bivariate copula functie of frailty verdeling in marginale en conditionele modellen voor zowel bivariate rechts gecensureerde tijdtot- event gegevens, als (iii) (bivariate) interval gecensureerde gegevens. Dit project werpt een nieuwe blik op het schatten van de CRF en draagt bij met nieuwe statistische methodologie.

Trefwoorden:GECENSUREERDE DATA

Disciplines:Statistiek