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Efficient estimation for additive hazards regression with bivariate current status data

Science china Mathematics 2012年第4期55卷 763-774页

作者： tong xingwei 1,,hu tao 2 & sun jianguo 3,4 1 school of mathematical sciences,beijing normal university,beijing 100875,china 2 school of mathematical sciences,Capital normal university,beijing 100048,china 3 school of Mathematics,Jilin university,Changchun 130012,china 4 Department of Statistics,university of Missouri,Columbia,MO 65211,USA school of mathematical sciences Beijing Normal University Beijing China school of mathematical sciences Capital Normal University Beijing China school of Mathematics Jilin University Changchun China Department of Statistics University of Missouri Columbia USA

This paper discusses efficient estimation for the additive hazards regression model when only bivariate current status data are available. Current status data occur in many fields including demographical studies and tumorigenicity experiments （Keiding, 1991; sun, 2006） and several approaches have been proposed for the additive hazards model with univariate current status data （Linet M., 1998; Martinussen and Scheike, 2002）. For bivariate data, in addition to facing the same problems as those with univariate data, one needs to deal with the association or correlation between two related failure time variables of interest. For this, we employ the copula model and an efficient estimation procedure is developed for inference. Simulation studies are performed to evaluate the proposed estimates and suggest that the approach works well in practical situations. An illustrative example is provided.

关键词： bivariate current status data copula model counting processes efficient estimation joint survivalfunction

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