基于Copula的生存度量的实际评估：超越独立删失假设

本研究解决了传统生存度量在依赖删失情况下的有效推断问题。我们提出了三种基于Copula的度量方法，并设计了一个框架以创造具有依赖删失的半合成数据集，来评估这些度量的表现。实证分析表明，这些度量在预测准确性上能提供更接近真实误差的估计。