本文關(guān)鍵詞：測(cè)量誤差下半?yún)?shù)模型的統(tǒng)計(jì)推斷，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：測(cè)量誤差數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)研究在最近20多年來一直是統(tǒng)計(jì)學(xué)研究的重要問題之一.對(duì)這些帶有測(cè)量誤差的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí),如果忽略了測(cè)量誤差,最后得到的結(jié)果也往往是有偏甚至是不相合的估計(jì).為此,人們須用相應(yīng)的測(cè)量誤差模型來處理實(shí)際問題,測(cè)量誤差數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析也因此而不斷發(fā)展.在本文中,我們研究了含有測(cè)量誤差的兩種模型.一種是部分線性單指標(biāo)測(cè)量誤差模型.另一種是半?yún)?shù)混合治愈模型.在很多生物醫(yī)學(xué)研究中表明,有些病人經(jīng)過治療后不會(huì)再復(fù)發(fā)或者死亡事件,則他們被認(rèn)為長期生存者或治愈者.如果我們?cè)俨捎脗鹘y(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法,顯然不當(dāng).這篇文章對(duì)這類模型進(jìn)行了研究,稱為半?yún)?shù)混合治愈模型.在這個(gè)模型中,我們用比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模擬生存時(shí)間函數(shù),羅吉斯提克回歸模擬治愈率部分；我們采用EM算法對(duì)參數(shù)進(jìn)行估計(jì).本文內(nèi)容安排如下：第一部分,簡單介紹了對(duì)本文涉及的一些相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)；第二部分,介紹了部分線性單指標(biāo)測(cè)量誤差模型,并給出了估計(jì)方法,及蒙特卡羅數(shù)值模擬；第三部分,介紹了含有測(cè)量誤差的半?yún)?shù)混合治愈模型,并給出了估計(jì)方法,及蒙特卡羅數(shù)值模擬,并對(duì)BMT數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)例數(shù)值分析；第四部分,對(duì)這篇論文進(jìn)行了總結(jié).
【關(guān)鍵詞】：測(cè)量誤差 部分線性 混合治愈 羅吉斯提克回歸 EM算法
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O212.1;F840
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-12
• 1.1 刪失生存時(shí)間數(shù)據(jù)8
• 1.2 Cox模型8-9
• 1.3 部分線性單指標(biāo)模型9
• 1.4 半?yún)?shù)混合治愈模型9-10
• 1.5 測(cè)量誤差模型10-12
• 2 部分線性單指標(biāo)測(cè)量誤差模型12-20
• 2.1 引言12
• 2.2 模型介紹12-13
• 2.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換13
• 2.4 估計(jì)方法13-16
• 2.5 數(shù)值模擬16-20
• 2.5.1 例116
• 2.5.2 例216-20
• 3 半?yún)?shù)混合治愈測(cè)量誤差模型20-32
• 3.1 引言20-21
• 3.2 模型介紹21-22
• 3.3 估計(jì)算法22-24
• 3.4 數(shù)值模擬24-28
• 3.4.1 例125-26
• 3.4.2 例226
• 3.4.3 例326-28
• 3.5 實(shí)例分析28-32
• 結(jié)論32-34
• 參考文獻(xiàn)34-38
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況38-40
• 致謝40-42

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