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Overall C as a measure of discrimination in survival analysis: model specific population value and confidence interval estimation

统计 置信区间 统计的 逻辑回归 人口 正态性 计量经济学 计算机科学 渐近分布 数学 区间(图论) 索引(排版) 度量(数据仓库) 估计员 数据挖掘 医学 组合数学 万维网 环境卫生
作者
Michael Pencina,Ralph B. D’Agostino
出处
期刊:Statistics in Medicine [Wiley]
卷期号:23 (13): 2109-2123 被引量:1332
标识
DOI:10.1002/sim.1802
摘要

The assessment of the discrimination ability of a survival analysis model is a problem of considerable theoretical interest and important practical applications. This issue is, however, more complex than evaluating the performance of a linear or logistic regression. Several different measures have been proposed in the biostatistical literature. In this paper we investigate the properties of the overall C index introduced by Harrell as a natural extension of the ROC curve area to survival analysis. We develop the overall C index as a parameter describing the performance of a given model applied to the population under consideration and discuss the statistic used as its sample estimate. We discover a relationship between the overall C and the modified Kendall's tau and construct a confidence interval for our measure based on the asymptotic normality of its estimate. Then we investigate via simulations the length and coverage probability of this interval. Finally, we present a real life example evaluating the performance of a Framingham Heart Study model.
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