生存分析是研究生存現(xiàn)象和響應(yīng)時間數(shù)據(jù)及其規(guī)律的一種統(tǒng)計方法.生物統(tǒng)計中的死亡時間分析是該領(lǐng)域中最早、最深入的研究方向之一.近年來,生存時間的刪失數(shù)據(jù)回歸模型得到了廣泛的研究和應(yīng)用,許多學者也提出了多種估計方法.本文考慮當響應(yīng)變量(4被刪失變量刪失的情況,觀測到的變量為:(5=min((4,),刪失指標量記作=((4≤).在刪失數(shù)據(jù)中,刪失指標量可以傳達出觀測時間到底是研究人員需要的生存時間還是刪失時間的信息,若得到的信息不完全,刪失指標量就會發(fā)生缺失,當刪失指標量未被完全觀測時,為表示是否被完全觀測的示性函數(shù).作為近年來統(tǒng)計分析研究中的一種逐漸熱門的新方法,小波估計對于非參數(shù)函數(shù)的光滑性要求相較核估計等方法更低,具有良好的時頻局域化特性,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...

【文章頁數(shù)】：45 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1:刪失數(shù)據(jù)示例1

刪失指標隨機缺失下異方差模型小波估計的漸近性質(zhì)對于任何分布函數(shù),我們定義=inf{:()=1},()=(1()),>0.下面將列舉兩個右刪失數(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

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

本文編號：3996762