加法变换模型下相依数据的回归分析

发布时间：2020-11-02 05:48

　　 生存分析自上个世纪发展以来,随着理论的完善和应用的深入,现已成为不完全数据的一个非常重要的统计分析手段。本文首先介绍了生存分析的研究背景与发展概况,在给出生存数据类型、基本函数及常用半参数模型等一些生存分析的预备理论知识之后,重点讨论相依数据在加法变换模型下的回归分析。对相依数据,我们主要考虑存在于失效时间与簇大小之间的相关性,也就是说,在分析时考虑簇大小所隐含的信息。在加法变换模型下,本文介绍了现有文献中对相依右删失数据在模型中参数的估计方法,并着重针对相依当前状态数据讨论一种基于加权估计方程的方法(简称加权估计方法),同时给出了估计量的渐近性质及其证明。文中通过数据模拟分析评估了该加权估计方法的有效性,此外还给出了两个实例研究,数据分别来自一个致瘤性研究和一个皮肤癌研究,实例分析结果表明了加权估计方法的实用性及准确性。
【学位单位】：武汉大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：O212.1
【部分图文】：

图５丄参数设置为／？ｏ?＝?０．２，?Ｑ（ｘ）?＝?２１ｎ（ｌ＋：ｒ／２），Ａ〇?＝?０．３，?Ｚ？Ｂ（ｌ，０．５）簇大小含与不含信息时分别使用加??权估计方法和未加权估计方法的估计量的Ｑ－Ｑ图??５．２．１肺部致瘤性研究实例??
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本文编号：2866653