本文關(guān)鍵詞：信息區(qū)間刪失數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)推斷　出處：《江西師范大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：區(qū)間刪失數(shù)據(jù)出現(xiàn)在流行病學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、醫(yī)療和社會學(xué)等諸多領(lǐng)域的壽命數(shù)據(jù)研究中。傳統(tǒng)的區(qū)間刪失數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)模型和方法常建立在刪失時(shí)間和失效時(shí)間相互獨(dú)立前提下,然而實(shí)際應(yīng)用中存在很多相依刪失情況,相依刪失數(shù)據(jù)的研究受到了很多生存分析研究者的關(guān)注。在相依刪失數(shù)據(jù)的研究中,對失效時(shí)間和刪失時(shí)間相關(guān)性的假定是至關(guān)重要的,正確的假定可以提高估計(jì)的效率,得到更好的統(tǒng)計(jì)結(jié)論。Copula函數(shù)是在相依刪失數(shù)據(jù)研究中廣泛使用的一種方法,在給定Copula函數(shù)條件下,可以得到刪失時(shí)間和失效時(shí)間的聯(lián)合分布函數(shù),進(jìn)而利用他們的聯(lián)合分布研究了不同模型假設(shè)下相依性區(qū)間刪失數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)推斷問題。本文重點(diǎn)研究了三種模型:Weibull參數(shù)模型、比例風(fēng)險(xiǎn)半?yún)⒛Ｐ鸵约胺菂?shù)模型。我們基于Copula函數(shù)構(gòu)造了不同模型的相依區(qū)間刪失數(shù)據(jù)的似然函數(shù)。對于三種不同的模型的似然函數(shù)求解,我們分別采用了Nelder-Mead算法、Newton-Raphson算法和保序回歸的PAVA算法。另外Copula函數(shù)的假定會對估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生一定的影響,本文通過模擬計(jì)算對不同刪失比例、不同連接函數(shù)和不同相關(guān)系數(shù)等影響因子進(jìn)行了敏感性分析。
[Abstract]:Interval censored data appear in epidemiology, economics. Traditional statistical models and methods of interval censored data are often based on the premise that deletion time and failure time are independent of each other in the research of life data in many fields such as medicine and sociology. However, there are a lot of dependent censored cases in practical applications, and the study of dependent censored data has attracted the attention of many survival analysis researchers, in the study of dependent censored data. It is very important to assume the correlation between the time of failure and the time of deletion, and the correct assumption can improve the efficiency of estimation. To get a better statistical conclusion. Copula function is a widely used method in the study of dependent censored data, under the condition of given Copula function. The joint distribution function of deletion time and failure time can be obtained. Then we use their joint distribution to study the statistical inference of interval-censored data under the assumption of different models. In this paper, we focus on three kinds of models: Weibull parameter model. Based on the Copula function, we construct the likelihood function of the dependent interval censored data of different models. For three different models, the likelihood function is solved. We adopt Nelder-Mead algorithm respectively. Newton-Raphson algorithm and order-preserving PAVA algorithm. In addition, the assumption of Copula function will have a certain impact on the estimation results. In this paper, the sensitivity of different censored ratio, different connection function and different correlation coefficient are analyzed by simulation.
【學(xué)位授予單位】：江西師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：O212

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本文編號：1403104