CONSTRUCTION OF PROBABILISTIC SURVIVAL MODELS FROM LEFT TRUNCATED AND RIGHT CENSORED DATA
Journal: VESTNIK OF ASTRAKHAN STATE TECHNICAL UNIVERSITY. SERIES: MANAGEMENT, COMPUTER SCIENCE AND INFORMATICS
Volume 2016 № 1
, 2016
Rubrics: MATHEMATICAL MODELING
Authors:
1.
Novosibirsk State Technical University
2.
Scientific Center of Clinical and Experimental Medicine of Siberian branch of the Russian Academy of Medical Sciences
Type:
Article
Pages:
from 50
to 61
Status:
Published
Received:
05.01.2016
Accepted:
25.01.2016
Published:
25.01.2016
Subject area:
VAC 05.12.2013 Системы, сети и устройства телекоммуникаций
VAC 05.13.01 Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
VAC 05.13.06 Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
VAC 05.13.10 Управление в социальных и экономических системах
VAC 05.13.18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
VAC 05.13.19 Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
UDK 62-83:519.2
GRNTI 20.01 Общие вопросы информатики
GRNTI 28.01 Общие вопросы кибернетики
GRNTI 49.01 Общие вопросы связи
GRNTI 50.01 Общие вопросы автоматики и вычислительной техники
GRNTI 82.01 Общие вопросы организации и управления
VAC 05.13.01 Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
VAC 05.13.06 Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
VAC 05.13.10 Управление в социальных и экономических системах
VAC 05.13.18 Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
VAC 05.13.19 Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
UDK 62-83:519.2
GRNTI 20.01 Общие вопросы информатики
GRNTI 28.01 Общие вопросы кибернетики
GRNTI 49.01 Общие вопросы связи
GRNTI 50.01 Общие вопросы автоматики и вычислительной техники
GRNTI 82.01 Общие вопросы организации и управления
Language:
Russian
Keywords:
left truncated data, censored data, Cox proportional hazard model, Wald test, nonparametric goodness-of-fit tests, survival function, generalized gamma distribution
Abstract (English):
In the lifetime data analysis, the obtained samples of observations turn out to be censored, as a rule. Moreover, there is often such a situation when selection of devices (or individuals) into a sample is carried out according to some condition on the lifetime. In this case, the obtained lifetime data are truncated. In this paper, the problem of construction of parametric proportional hazards model, introduced by Cox, on the basis of left truncated and right censored data has been considered. Selection of factors, influencing significantly on the survival function, is carried out on the basis of the semiparametric model, in which the lifetime distribution is supposed to be unknown. The Wald test is used for testing hypothesis on equality of regression parameters to zero. By means of computer simulation methods, the distributions of Wald statistic for testing the parametric hypotheses for the Cox model from left truncated and right censored data have been studied. The convergence of the distributions of the Wald statistic to the corresponding chi-squire distribution has been analyzed for various censoring degrees. An approach for testing goodness-of-fit of the parametric Cox model from left truncated and right censored data on the basis of Cox - Snell residuals, which under true null hypothesis belong to the standard exponential distribution, has been proposed. For testing the hypothesis of exponential distribution of residuals, the modified Kolmogorov, Cramer - von Mises - Smirnov and Anderson - Darling goodness-of-fit tests are suggested to be used. On the basis of the obtained statistical regularities, we have carried out the statistical survival analysis of nonnative-born population in the north regions of industrial development. On the basis of semiparametric proportional hazards model, the predicting factors, significantly influencing on the lifetime of people in the North are determined. Then, the baseline hazard rate function corresponding to the generalized gamma distribution is parameterized. The goodness-of-fit of the obtained parametric Cox model is tested.
In the lifetime data analysis, the obtained samples of observations turn out to be censored, as a rule. Moreover, there is often such a situation when selection of devices (or individuals) into a sample is carried out according to some condition on the lifetime. In this case, the obtained lifetime data are truncated. In this paper, the problem of construction of parametric proportional hazards model, introduced by Cox, on the basis of left truncated and right censored data has been considered. Selection of factors, influencing significantly on the survival function, is carried out on the basis of the semiparametric model, in which the lifetime distribution is supposed to be unknown. The Wald test is used for testing hypothesis on equality of regression parameters to zero. By means of computer simulation methods, the distributions of Wald statistic for testing the parametric hypotheses for the Cox model from left truncated and right censored data have been studied. The convergence of the distributions of the Wald statistic to the corresponding chi-squire distribution has been analyzed for various censoring degrees. An approach for testing goodness-of-fit of the parametric Cox model from left truncated and right censored data on the basis of Cox - Snell residuals, which under true null hypothesis belong to the standard exponential distribution, has been proposed. For testing the hypothesis of exponential distribution of residuals, the modified Kolmogorov, Cramer - von Mises - Smirnov and Anderson - Darling goodness-of-fit tests are suggested to be used. On the basis of the obtained statistical regularities, we have carried out the statistical survival analysis of nonnative-born population in the north regions of industrial development. On the basis of semiparametric proportional hazards model, the predicting factors, significantly influencing on the lifetime of people in the North are determined. Then, the baseline hazard rate function corresponding to the generalized gamma distribution is parameterized. The goodness-of-fit of the obtained parametric Cox model is tested.
Keywords:
left truncated data, censored data, Cox proportional hazard model, Wald test, nonparametric goodness-of-fit tests, survival function, generalized gamma distribution
left truncated data, censored data, Cox proportional hazard model, Wald test, nonparametric goodness-of-fit tests, survival function, generalized gamma distribution
Введение В задачах анализа данных типа времени жизни, когда изучаемой случайной величиной является время до наступления некоторого системного события, полученные выборки наблюдений нередко являются усеченными слева и (или) цензурированными справа [1]. Для объяснения понятия «усечение слева» рассмотрим следующий пример. Пусть имеется генеральная совокупность людей, страдающих определенной болезнью. Обозначим как функцию распределения случайной величины - времени с начала болезни до смерти. Предположим, что в момент времени началось обследование n пациентов с данной болезнью. Отметим, что люди из этой же генеральной совокупности, которые умерли до наступления момента времени , не включены в выборку. Обозначим как , , …, независимое время жизни с начала болезни до смерти пациентов, включенных в выборку. Необходимо отметить, что если рассматривать данную выборку как обычную выборку из распределения , то полученный результат будет слишком оптимистичным, поскольку чем больше продолжительность жизни пациента, тем больше у него шансов попасть в выборку, в то время как пациенты c малой продолжительностью жизни в выборку не попадают. Обозначим символом время с начала болезни i-го пациента до начала обследования . Тогда условное распределение случайной величины имеет вид , . Цензурирование возникает в случае, когда на момент окончания эксперимента системное событие для некоторых объектов исследуемой выборки еще не наступило либо объект выбыл из эксперимента до наступления системного события. Для вычисления оценок максимального правдоподобия параметров распределений по усеченным слева и цензурированным справа данным в [2-4] используется EM-алгоритм. В случае отсутствия априорной информации о виде распределения строят непараметрическую оценку Каплана - Мейера функции выживаемости [1, 5] или непараметрическую оценку функции плотности [6]. При анализе выживаемости типичной задачей является исследование зависимости вероятности дожития до некоторого момента времени от различных ковариат (факторов). В качестве ковариат могут выступать такие показатели, как возраст пациента, продолжительность болезни, схема лечения и др. Наиболее часто используемой моделью в анализе выживаемости является модель пропорциональных интенсивностей, предложенная Д. Р. Коксом [7]. Вопросам проверки гипотезы о согласии с параметрической моделью Кокса по цензурированным справа данным посвящены, в частности, работы [8-10]. В случае усеченных слева и цензурированных справа данных в [11] предложен параметрический критерий согласия для проверки гипотезы о согласии с моделью Кокса против обобщенной модели пропорциональных интенсивностей. В данной работе предлагается подход к проверке гипотезы о согласии с параметрической моделью пропорциональных интенсивностей Кокса по усеченным слева и цензурированным справа данным, основанный на формировании выборки остатков и использовании непараметрических критериев согласия Колмогорова, Крамера - Мизеса - Смирнова и Андерсона - Дарлинга. Методами компьютерного моделирования исследуются распределения статистик критериев согласия, а также распределения статистики критерия Вальда при проверке гипотезы о равенстве нулю параметров модели пропорциональных интенсивностей Кокса. Рассматривается задача анализа выживаемости некоренного населения Крайнего Севера в зависимости от наблюдаемых факторов. Модель пропорциональных интенсивностей Кокса Обозначим символом случайное время жизни пациента, которое зависит от вектора ковариат . Функция выживаемости определяется соотношением , а кумулятивная функция риска выражением , где - функция интенсивности отказов; - функция плотности распределения случайной величины . Модель пропорциональных интенсивностей Кокса имеет вид [7]: , (1) где - вектор параметров регрессии; - неотрицательная функция от ковариат; - базовая кумулятивная функция риска. Функция выживаемости для модели пропорциональных интенсивностей имеет вид . В качестве функции от ковариат обычно рассматривают логлинейную модель вида . Если в формуле (1) не вводится предположение относительно закона распределения продолжительности жизни, модель называется полупараметрической. Если же вводится параметризация, как для функции воздействий, так и для базовой кумулятивной функции риска , модель считается параметрической. Оценивание параметров модели Кокса по усеченным слева и цензурированным справа данным. Усеченную слева и цензурированную справа выборку можно представить в следующем виде: , (2) где - время наступления системного события или момент цензурирования (время завершения наблюдения за i-м индивидуумом); - время усечения; - индикатор цензурирования содержит информацию о причине прекращения наблюдения, и - значение вектора ковариат, . Если в ходе эксперимента было зафиксировано системное событие, то , и данное наблюдение называется полным. Если же неизвестно по причине окончания наблюдения в момент , то , и наблюдение называется цензурированным справа. Цензурированные справа выборки можно разделить на три основных типа и их комбинации. Если время эксперимента ограничено, т. е. наблюдение за индивидуумами ведется до заранее определенного момента времени , тогда , и полученная в результате выборка называется цензурированной I типа. В случае, если эксперимент продолжается до наступления определенного количества системных событий , и наблюдение за остальными индивидуумами прекращается в момент наступления -го системного события, то полученная в результате выборка наблюдений называется цензурированной II типа, и , где - время наступления последнего системного события. Если , - случайные величины, то выборка наблюдений называется цензурированной III типа или случайно цензурированной. Оценки неизвестных параметров модели (1) находят методом максимального правдоподобия. В случае полупараметрической модели максимизируют логарифм функции частичного правдоподобия [7]: , (3) где в качестве базовой кумулятивной функции риска используют непараметрическую оценку: . В случае параметрической модели логарифмическая функция правдоподобия имеет вид . Проверка гипотезы о незначимости регрессионных параметров модели Кокса. Одним из важнейших этапов построения регрессионной модели является отбор значимых регрессоров. В случае модели пропорциональных интенсивностей отбор значимых ковариат производится с использованием процедур включения или исключения на основе критериев Вальда или отношения правдоподобия. Рассмотрим гипотезу о незначимости вектора регрессионных параметров для модели Кокса (1), для проверки которой используется оценка параметра модели Кокса , полученная путем максимизации функции частичного правдоподобия (3). Статистика критерия Вальда для проверки данной гипотезы , (4) где ; в случае справедливости при подчиняется -распределению с степенями свободы [12]. Статистика Вальда для проверки гипотезы имеет вид , где - это i-я компонента вектора оцененных параметров ; - диагональный элемент матрицы, обратной к . При условии справедливости нулевой гипотезы в пределе при статистика подчиняется -распределению с одной степенью свободы. С использованием методики компьютерного моделирования и исследования статистических закономерностей нами было проведено исследование сходимости распределений статистики Вальда (4) к соответствующему предельному χ2-распределению в случае усеченных слева и цензурированных справа данных. На рис. 1 представлены графики зависимости расстояния между эмпирическим распределением статистики Вальда и предельным -распределением от объема выборки . Для построения эмпирических распределений генерировались усеченные слева и цензурированные (II типа) справа выборки в соответствии с заданной параметрической моделью Кокса, в которой значение регрессионного параметра было взято равным нулю; по каждой выборке вычислялось значение статистики (4). Объем выборки значений статистики . Рис. 1. Сходимость распределения статистики Вальда к предельному χ2-распределению Как видно из рис. 1, с ростом степени цензурирования распределения статистики Вальда медленнее сходятся к -распределению. При степени цензурирования 20 % предельным законом распределения можно пользоваться начиная уже с - расстояние от до χ2-распределения не превышает 0,03; при степени цензурирования 50 % - начиная с , а при степени цензурирования 80 % - с . С увеличением числа оцениваемых параметров данная зависимость сохраняется. Проверка гипотезы о согласии с параметрической моделью Кокса по усеченным слева и цензурированным справа данным Обязательным этапом построения параметрической вероятностной модели является проверка статистической гипотезы о согласии: , , . Один из подходов к проверке гипотезы о согласии с параметрической моделью пропорциональных интенсивностей Кокса основан на формировании остатков Кокса - Снелла [13], которые, в случае выборки вида (2), имеют вид , , и проверке гипотезы о принадлежности выборки остатков стандартному экспоненциальному распределению [9]. Заметим, что полученная выборка остатков является обычной цензурированной справа выборкой вида . Применение модифицированных критериев согласия Колмогорова, Крамера - Мизеса - Смирнова и Андерсона - Дарлинга для цензурированных I и II типа выборок рассмотрены в [14], а для случайно цензурированных выборок - в [15]. В модифицированном критерии Колмогорова для цензурированных выборок в качестве расстояния между эмпирическим и теоретическим законами распределения используется величина , где - оценка Каплана - Мейера [14] по выборке ; - теоретическая функция распределения, соответствующая проверяемой гипотезе, в данном случае это стандартное экспоненциальное распределение); - правая граница наблюдаемой области. В модифицированном критерии Крамера - Мизеса - Смирнова в качестве расстояния между распределениями используется величина . В модифицированном критерии Андерсона - Дарлинга в качестве меры рассматривается величина . Проверяемая гипотеза о согласии отвергается при больших значениях статистик. Аналитические выражения для распределений статистик рассматриваемых критериев неизвестны. Вследствие этого вычисление критических значений статистик (или достигнутых уровней значимости) при проверке гипотез с использованием данных критериев может опираться только на распределения статистик, полученные в результате статистического моделирования [15, 16]. Пример построения вероятностной модели выживаемости по усеченным слева и цензурированным справа данным Для исследования выживаемости некоренного населения Крайнего Севера в 1991 г. в г. Мирном были проведены сбор и анализ данных у лиц, прошедших скрининговое обследование. В 2000-2003 гг. был поведен сбор данных по выживаемости обследованных лиц. Факт смерти был зафиксирован у 20 % ранее обследованных лиц. К данному виду исхода была отнесена смерть от старости и заболеваний; в случае смерти от травм, отравлений и несчастных случаев считали, что пациент выбыл из исследования (цензурированное наблюдение). Кроме того, важно учесть, что в выборку попали только лица, живые на момент скрининга; информации об умерших до 1991 г. нет. Такие наблюдения являются усеченными слева, причем временем усечения является период от рождения до начала скрининга. Таким образом, имеем усеченную слева и цензурированную справа выборку наблюдений с ковариатами объема , степень цензурирования 80 %. В качестве ковариат рассмотрены такие факторы, как возраст приезда на Север, индекс массы тела, артериальное давление, наличие хронических патологий и др. - всего свыше 100 показателей. На основе полученной выборки построим модель пропорциональных интенсивностей Кокса (1) с логлинейной функцией от ковариат вида . Отбор статистически значимых ковариат в данном случае был проведен с использованием алгоритма включения на основе критерия Вальда. В результате отбора выявлены следующие прогностические факторы: - курение; - возраст приезда на Север; - измененные зубцы Q и QS в отведениях I, AVL, V6; - гипохолестеринемия липидов высокой плотности (ЛВП): мужчины ≤ 40 мг/дл; женщины ≤ 46 мг/дл; - перенесенный инсульт головного мозга; - наличие хронической патологии (класс 2) в соответствии с международной классификацией болезней (10-й пересмотр (МКБ-10)); - наличие хронической патологии (класс 3, МКБ-10); - наличие хронических осложнений после травм (класс 19, МКБ-10). Для построения прогноза выживаемости была введена параметризация базовой функции риска. По критерию Акаике в качестве наилучшего распределения среди рассмотренных семейств (экспоненциальное, Вейбулла, гамма-, логнормальное, логлогистическое, обобщенное распределение Вейбулла и обобщенное гамма-распределение) было выбрано обобщенное гамма-распределение с функцией плотности: . Гипотеза о согласии с полученной моделью пропорциональных интенсивностей была проверена с использованием рассмотренных в данной работе критериев. По критерию Колмогорова значение статистики , достигнутый уровень значимости ; по критерию Крамера - Мизеса - Смирнова , ; по критерию Андерсона - Дарлинга , . Вследствие того, что полученные достигнутые уровни значимости для всех рассмотренных критериев, нет оснований для отклонения гипотезы о согласии с выбранной моделью. Оценки максимального правдоподобия параметров построенной модели пропорциональных интенсивностей Кокса и результаты проверки гипотезы о незначимости регрессионных параметров представлены в таблице. Результаты оценивания параметров модели пропорциональных интенсивностей Кокса Параметр Оценка максимального правдоподобия параметра Статистика Вальда Достигнутый уровень значимости (масштаба) 71,4031 - - (формы) 6,0630 - - (формы) 47,6346 - - ( - курение) 0,8950 6,1779 0,0129 (- возраст приезда на Север) -0,0350 4,0589 0,0439 (- измененные зубцы Q и QS в отведениях I, AVL, V6) 3,8111 12,3103 0,0005 (- гипохолестеринемия ЛВП) 1,7748 5,6317 0,0176 (- перенесенный инсульт головного мозга) 1,6309 7,0379 0,008 (- наличие хронической патологии (класс 2, МКБ-10)) 3,4033 10,6136 0,0011 (- наличие хронической патологии (класс 3, МКБ-10)) 2,2176 3,875 0,049 (- наличие хронических осложнений после травм (класс 19, МКБ-10)) 2,3693 5,1028 0,0239 Согласно данным таблицы, факторы, выявленные в результате отбора, оказывают статистически значимое влияние на выживаемость исследуемой группы людей, поскольку достигнутые уровни значимости (p-value), полученные при проверке гипотез о равенстве регрессионных параметров нулю с помощью критерия Вальда, меньше заданного уровня значимости - . Наличие таких факторов риска, как курение, измененные зубцы Q и QS в отведениях I, AVL, V6, гипохолестеринемия ЛВП, перенесенный инсульт головного мозга, а также наличие хронических патологий 2 и 3 класса и хронических осложнений после травм значимо сокращает длительность жизни. Полученная отрицательная оценка параметра при переменной (возраст приезда на Север) свидетельствует о том, что чем меньше возраст приезда на Север, т. е. чем больше северный стаж, тем ниже продолжительность жизни. Рассмотрим, как влияют выявленные факторы на функцию выживаемости . На рис. 2 представлены графики функции выживаемости при различных значениях вектора ковариат . На рис. 2, а, в-з графики функции выживаемости строились при среднем возрасте приезда на Север, равном 25 годам. По рисункам можно судить о том, насколько сильно влияет каждый из выявленных факторов на функцию выживаемости при отсутствии иных факторов риска. Напомним, что значение функции выживаемости представляет собой вероятность дожития до момента времени , время измеряется в годах. а б Рис. 2. Влияние на выживаемость различных факторов: а - курение; б - возраст приезда на Север в г д е ж з Рис. 2. Влияние на выживаемость различных факторов: в - зубцы Q и QS в отведениях I, AVL, V6; г - гипохолестеринемия ЛВП (мужчины ≤ 40 мг/дл; женщины ≤ 46 мг/дл; д - перенесенный инсульт головного мозга; е - наличие онкологической патологии (класс 2); ж - наличие хронической патологии (класс 3); з - наличие хронической патологии (класс 19) Согласно данным на рис. 2, наибольшее значение для выживаемости из выявленных факторов имеет нарушение функционирования миокарда, что отражено измененными зубцами Q и QS в отведениях I, AVL, V6 (рис. 2, в) и наличием онкологической патологии класса 2 (рис. 2, е). Интересным оказалось влияние фактора «Возраст приезда на Север» - чем в более раннем возрасте человек приезжает на Крайний Север для постоянной работы на одном из промышленных предприятий, тем статистически меньше продолжительность его жизни (рис. 3). Любопытной представляется оценка того, насколько большой может быть ошибка прогноза вероятности дожития, если при исследовании не учитывать усечение выборки. Так, на рис. 3 представлены графики оценок Каплана - Мейера и теоретических функций выживаемости, соответствующих обобщенному гамма-распределению с оцененными параметрами по усеченной выборке и выборке с теми же значениями продолжительности жизни, но без усечения. Рис. 3. Теоретическая функция выживаемости и оценка Каплана - Мейера, полученные с учетом и без учета усечения данных Как видим, модель выживаемости, полученная с учетом усечения слева, оказывается менее оптимистичной. В частности, вероятность дожития до 55 лет на основе модели, построенной без учета усечения, составляет примерно 0,9, в то время как на основе модели, построенной с учетом усечения, эта вероятность равна 0,75. Модель выживаемости по усеченным слева данным оказывается более «жесткой», что позволяет выбирать большее количество участников исследования в группу риска. Заключение Таким образом, основное внимание в ходе исследований уделялось проблеме построения модели пропорциональных интенсивностей Кокса и проверке гипотезы о согласии с данной моделью по усеченным слева и цензурированным справа данным. Проведено исследование распределений статистики критерия Вальда для проверки гипотез о равенстве регрессионных параметров нулю. Получены оценки скорости сходимости распределения статистики Вальда к соответствующему предельному χ2-распределению при различной степени цензурирования. Предложен метод проверки гипотезы о согласии по усеченным данным, основанный на преобразовании исходной выборки наблюдений и вычислении остатков. В результате исследований показано, что задача проверки гипотезы по усеченным слева и цензурированным справа данным сводится к задаче проверки гипотезы по цензурированным данным. Рассмотрен пример построения вероятностной модели выживаемости, на основе полупараметрической модели пропорциональных интенсивностей выявлены прогностические факторы. Для построения прогноза введена параметризация базовой функции интенсивности, соответствующая обобщенному гамма-распределению. С использованием модифицированных критериев Колмогорова, Крамера - Мизеса - Смирнова и Андерсона - Дарлинга проверена гипотеза о согласии с полученной моделью.
1. Bagdonavicus V. Nonparametric tests for censored data / V. Bagdonavicus, J. Kruopis, M. Nikulin. John Wiley & Sons, Inc., New York, 2010. 233 p.
2. Balakrishnan N. Left truncated and right censored Weibull data and likelihood inference with an illustration / N. Balakrishnan, D. Mitra // Computational Statistics & Data Analysis. 2012. Vol. 56. P. 4011-4025.
3. Balakrishnan N. Likelihood inference for lognormal data with left truncation and right censoring with an illustration / N. Balakrishnan, D. Mitra // Journal of Statistical Planning and Inference. 2011. Vol. 141. P. 3536-3553.
4. Balakrishnan N. Likelihood inference based on left truncated and right censored data from a gamma distribution / N. Balakrishnan, D. Mitra // IEEE Transactions on reliability. 2013. Vol. 62. P. 679-688.
5. Pan W. A Nonparametric estimator of survival functions for arbitrary truncated and censored data / W. Pan, R. Chappell // Lifetime data analysis. 1998. Vol. 4. P. 187-202.
6. Huber-Carol C. Estimation of density for arbitrary censored and truncated data / C. Huber-Carol, V. Solev, F. Vonta // Probability, Statistics and Modelling in Public Health. Eds.: Nikulin M. S., Commenges D. and Huber-Carol C. Springer, New York, 2006. P. 246-265.
7. Cox D. R. Regression models and life tables (with Discussion) / D. R. Cox // Journal of the Royal Statistical Society. Ser. B. 1972. Vol. 34. P. 187-220.
8. Bagdonavičius V. Chi-squared goodness-of-fit tests for parametric accelerated failure time models / V. Bagdonavičius, R. Levuliené, M. S. Nikulin // Communications in Statistics - Theory and Methods. 2013. Vol. 42. P. 2768-2785.
9. Balakrishnan N. Testing goodness of fit of parametric AFT and PH models with residuals / N. Balakrishnan, E. Chimitova, N. Galanova, M. Vedernikova // Communications in Statistics - Simulation and Computation. 2013. Vol. 42. P. 1352-1367.
10. Chimitova E. V. Neparametricheskie kriterii soglasiya v zadachah proverki adekvatnosti modeley nadezhnosti po cenzurirovannym dannym / E. V. Chimitova, M. A. Vedernikova, N. S. Galanova // Vestn. Tomsk. gos. un-ta. Upravlenie, vychislitel'naya tehnika i informatika. 2013. № 4 (25). S. 115-124.
11. Bagdonavičius V. Goodness-of-fit criteria for the Cox model from left truncated and right censored data / V. Bagdonavičius, R. Levuliené, M. S. Nikulin // Zap. nauch. seminarov Peterburg. otd-niya Mat. in-ta. 2009. T. 368. S. 7-19.
12. Lawless J. F. Statistical models and methods for lifetime data / J. F. Lawless. Hoboken, New Jersey: A John Wiley and Sons, Inc., 2003. 630 p.
13. Kalbfleisch J. D. The statistical analysis of failure time data / J. D. Kalbfleisch, R. L. Prentice New York: John Wiley and Sons, Inc., 1980. 439 p.
14. Lemeshko B. Yu. Proverka prostyh i slozhnyh gipotez o soglasii po cenzurirovannym vyborkam / B. Yu. Lemeshko, E. V. Chimitova, T. A. Pleshkova // Nauch. vestn. Novosibirsk. gos. tehn. un-ta. 2010. № 4 (41). S. 13-28.
15. Lemeshko B. Yu. Modificirovannye kriterii soglasiya Kolmogorova, Kramera - Mizesa - Smirnova i Andersona - Darlinga dlya sluchayno cenzurirovannyh vyborok. Ch. 2 / B. Yu. Lemeshko, E. V. Chimitova, M. A. Vedernikova // Nauch. vestn. Novosibirsk. gos. tehn. un-ta. 2013. № 1 (50). S. 3-16.
16. Lemeshko B. Yu. O reshenii problem primeneniya nekotoryh neparametricheskih kriteriev soglasiya / B. Yu. Lemeshko, A. A. Gorbunova, S. B. Lemeshko, A. P. Rogozhnikov // Avtometriya. 2014. № 1 (50). S. 26-43.
