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基于線性轉(zhuǎn)換治愈模型的多重插補(bǔ)法

發(fā)布時(shí)間:2024-12-19 05:07
  生存分析是近年來(lái)研究和分析壽命數(shù)據(jù)或失效時(shí)間數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)方法的一門(mén)學(xué)科。在分析生存數(shù)據(jù)的過(guò)程中,難點(diǎn)之一就是實(shí)踐中很可能會(huì)遇到刪失數(shù)據(jù)的情況。這樣的數(shù)據(jù)分析可能在一部分病人被認(rèn)為完全康復(fù)并且將來(lái)不會(huì)發(fā)生研究者們感興趣的事件,而其他沒(méi)有完全恢復(fù)的病人將會(huì)發(fā)生感興趣的事件的情況下進(jìn)行。刪失數(shù)據(jù)的出現(xiàn),利用已有的完整數(shù)據(jù)的分析方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,其結(jié)果的可信度會(huì)由于一些狀態(tài)變量的刪失而降低,故針對(duì)刪失數(shù)據(jù)的研究刻不容緩。刪失類型包括左刪失,右刪失及區(qū)間刪失,本文重點(diǎn)關(guān)注右刪失數(shù)據(jù)。而治愈模型是用于分析帶有治愈個(gè)體的生存數(shù)據(jù)的一種非常流行的分析方法。此外,治愈模型也包括兩類模型,非混合治愈模型及混合治愈模型,本文考慮混合治愈模型中靈活的線性轉(zhuǎn)換治愈模型,在轉(zhuǎn)換函數(shù)和基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)之間,利用它們的潛在關(guān)系,本文估計(jì)后者。通過(guò)采用伯恩斯坦多項(xiàng)式,可以根據(jù)不同類型的數(shù)據(jù)方便地將形狀約束添加到基線風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)中。伯恩斯坦多項(xiàng)式有很好的保形的性質(zhì),將非參數(shù)估計(jì)轉(zhuǎn)換為參數(shù)估計(jì),有助于提高估計(jì)性能。本文提出一種基于漸進(jìn)正態(tài)數(shù)據(jù)擴(kuò)充(ANDA)的多重插補(bǔ)法來(lái)解決應(yīng)用到線性轉(zhuǎn)換治愈模型上,在右刪失數(shù)據(jù)中存在部分缺失的治愈指...

【文章頁(yè)數(shù)】:43 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 問(wèn)題的提出
    1.2 刪失數(shù)據(jù)
        1.2.1 區(qū)間刪失數(shù)據(jù)
        1.2.2 右刪失數(shù)據(jù)
    1.3 混合治愈模型
    1.4 多重插補(bǔ)算法
    1.5 本文的研究意義及創(chuàng)新點(diǎn)
    1.6 本文思路及結(jié)構(gòu)安排
2 線性轉(zhuǎn)換治愈模型
    2.1 比例風(fēng)險(xiǎn)模型
    2.2 比例優(yōu)勢(shì)模型
    2.3 線性轉(zhuǎn)換治愈模型
    2.4 條件似然函數(shù)
3 多重插補(bǔ)算法
    3.1 理論基礎(chǔ)及實(shí)現(xiàn)步驟
4 仿真研究
    4.0 線性轉(zhuǎn)換治愈模型(ρ=0.5)
    4.1 比例風(fēng)險(xiǎn)模型(ρ=0)
    4.2 比例優(yōu)勢(shì)模型(ρ=1)
5 實(shí)例分析
    5.1 數(shù)據(jù)的描述信息
    5.2 模型配置及結(jié)果分析
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝



本文編號(hào):4017704

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