基于GEE的比例风险模型的变量选择

发布时间：2017-08-29 09:00

  本文关键词：基于GEE的比例风险模型的变量选择

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【摘要】：生物医疗领域的聚类失效时间数据越来越被广泛关注,常用的边际回归模型分析方法通常会回避同一类别中的数据存在相依结构的假定.在惩罚GEE和半参数边际比例风险模型的理论基础上,我们将类别内数据的相关性考虑进来,提出了一种新的估计方法,用于分析聚类失效时间数据.不同于以往的边际估计方法,我们的方法通过事先设定一个工作相关矩阵来明确定义类别内数据的相关结构,并且引入惩罚项来达到变量选择的效果.由此方法得到的估计量满足相合性和渐近正态性,我们用数值模拟过程验证了该方法的优良性质,并对肾病患者感染数据进行了分析.本文内容安排如下：第一部分,介绍聚类生存数据的研究背景和前人的一些研究成果；第二部分,对本文涉及到的相关知识进行简单的说明；第三部分,描述我们所提出方法的形成过程和具体方程,给出其渐近性质和估计方程求解过程所运用的算法；第四部分,通过生成随机数据,用数值模拟的效果说明本文提出方法的良好表现；第五部分,对肾病患者感染数据这一实例进行了分析；最后,第六部分,对本文进行总结和展望.
【关键词】：聚类失效时间 比例风险模型 惩罚GEE 变量选择
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;R195.1
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 1 绪论7-10
• 1.1 研究背景及意义7-8
• 1.2 相关研究成果8-10
• 2 基础知识10-15
• 2.1 GEE方法10-11
• 2.2 惩罚GEE方法11-12
• 2.3 常用惩罚项12-15
• 3 GEE和惩罚GEE方法在聚类生存数据中的应用15-24
• 3.1 聚类生存数据的说明15-16
• 3.2 GEE方法的应用及改进16-17
• 3.3 惩罚GEE方法的应用17-18
• 3.4 算法说明18-21
• 3.4.1 辅助参数的估计18
• 3.4.2 迭代算法说明18-20
• 3.4.3 调整参数的选取20-21
• 3.5 渐近性质21-24
• 4 数值模拟24-29
• 4.1 随机数生成24
• 4.2 数值模拟24-29
• 5 实例分析29-31
• 5.1 肾病患者感染数据简介29
• 5.2 肾病患者感染数据的研究29-31
• 结论31-33
• 参考文献33-35
• 致谢35-37

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本文编号：752405