生存分析是研究生存現(xiàn)象和響應(yīng)時(shí)間數(shù)據(jù)及其規(guī)律的一種統(tǒng)計(jì)方法.生物統(tǒng)計(jì)中的死亡時(shí)間分析是該領(lǐng)域中最早、最深入的研究方向之一.近年來(lái),生存時(shí)間的刪失數(shù)據(jù)回歸模型得到了廣泛的研究和應(yīng)用,許多學(xué)者也提出了多種估計(jì)方法.本文考慮當(dāng)響應(yīng)變量(4被刪失變量刪失的情況,觀測(cè)到的變量為:(5=min((4,),刪失指標(biāo)量記作=((4≤).在刪失數(shù)據(jù)中,刪失指標(biāo)量可以傳達(dá)出觀測(cè)時(shí)間到底是研究人員需要的生存時(shí)間還是刪失時(shí)間的信息,若得到的信息不完全,刪失指標(biāo)量就會(huì)發(fā)生缺失,當(dāng)刪失指標(biāo)量未被完全觀測(cè)時(shí),為表示是否被完全觀測(cè)的示性函數(shù).作為近年來(lái)統(tǒng)計(jì)分析研究中的一種逐漸熱門(mén)的新方法,小波估計(jì)對(duì)于非參數(shù)函數(shù)的光滑性要求相較核估計(jì)等方法更低,具有良好的時(shí)頻局域化特性,并且得到的大樣本性質(zhì)更為理想.本文考慮異方差回歸模型(4₄)=2)(₄))+₄)0)₄),1≤4)≤9),其中²₄)=1)(₄)),(₄),₄))是固定設(shè)計(jì)...

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1:刪失數(shù)據(jù)示例1

刪失指標(biāo)隨機(jī)缺失下異方差模型小波估計(jì)的漸近性質(zhì)對(duì)于任何分布函數(shù),我們定義=inf{:()=1},()=(1()),>0.下面將列舉兩個(gè)右刪失數(shù)據(jù)的例子,圖2.1展示了右刪失數(shù)據(jù)的第一個(gè)示例:艾滋病患者感染病毒后的生存分析,圖2.1:刪失數(shù)據(jù)示例1如上圖所示,研究艾滋病患者感染病毒....

圖2.2:刪失數(shù)據(jù)示例2

刪失指標(biāo)隨機(jī)缺失下異方差模型小波估計(jì)的漸近性質(zhì)圖2.2:刪失數(shù)據(jù)示例2如圖2.2所示,假設(shè)有6個(gè)心血管疾病患者,他們的病情于不同時(shí)刻得到緩解,與此同時(shí)他們進(jìn)入研究時(shí)間為1年的臨床試驗(yàn),假設(shè)6個(gè)患者都獲得治療并得到有效緩解.緩解時(shí)間從圖2.2可見(jiàn),患者A,B,D獲得有效緩解的時(shí)間分....

本文編號(hào)：3996762