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11.10.2017 | Ausgabe 3/2018

Lifetime Data Analysis 3/2018

Practical considerations when analyzing discrete survival times using the grouped relative risk model

Zeitschrift:
Lifetime Data Analysis > Ausgabe 3/2018
Autoren:
Rachel MacKay Altman, Andrew Henrey
Wichtige Hinweise

Electronic supplementary material

The online version of this article (doi:10.​1007/​s10985-017-9410-7) contains supplementary material, which is available to authorized users.

Abstract

The grouped relative risk model (GRRM) is a popular semi-parametric model for analyzing discrete survival time data. The maximum likelihood estimators (MLEs) of the regression coefficients in this model are often asymptotically efficient relative to those based on a more restrictive, parametric model. However, in settings with a small number of sampling units, the usual properties of the MLEs are not assured. In this paper, we discuss computational issues that can arise when fitting a GRRM to small samples, and describe conditions under which the MLEs can be ill-behaved. We find that, overall, estimators based on a penalized score function behave substantially better than the MLEs in this setting and, in particular, can be far more efficient. We also provide methods of assessing the fit of a GRRM to small samples.

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Zusatzmaterial
Web appendices and figures referenced in Sections 5 and 6 are available online. (PDF 2,104 KB)
10985_2017_9410_MOESM1_ESM.pdf
Literatur
Über diesen Artikel

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