Random Jump Forests：多状态模型非参数估计工具

研究提出 Random Jump Forests 作为多状态模型的非参数估计工具，可在无需马尔可夫假设的前提下估计条件累积转移率与状态占据概率。该方法利用单棵树划分所有转移的协变量空间，并在叶节点采用 Nelson-Aalen 估计量，理论上具备一致相合性保证。模拟与 4 个生物医学数据集验证了其预测精度，相关功能已在 R 包 JumpForests 中实现。