【摘要】：在臨床研究和生物醫(yī)學(xué)中,生存數(shù)據(jù)常常具有族群特性,并且在整個(gè)研究結(jié)束時(shí)往往有個(gè)體被治愈,本文就具有這樣特性的生存數(shù)據(jù)進(jìn)行研究分析.用邏輯回歸擬合治愈率,用比例風(fēng)險(xiǎn)模型擬合未治愈病人死亡時(shí)間或者復(fù)發(fā)時(shí)間等的邊際生存函數(shù),本文采用這兩個(gè)模型的混合模型即半?yún)?shù)邊際混合治愈模型對觀察到的時(shí)間建模.考慮到個(gè)體是否被治愈是不可被觀察到的,有學(xué)者基于似然函數(shù)運(yùn)用EM(Expectation-Maximization)算法給出參數(shù)估計(jì)值.為了兼顧治愈率與生存數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性,考慮在參數(shù)估計(jì)方程中加入表示相關(guān)性的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),此即為ES(Expectation-Solution)算法.本文提出參數(shù)的廣義估計(jì)方程,并運(yùn)用無參數(shù)極大似然法估計(jì)基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù),另外證明在一定條件下,本文所得參數(shù)估計(jì)的漸近性質(zhì).在試驗(yàn)部分比較了已有方法與本文方法的有限樣本性質(zhì).數(shù)據(jù)生成時(shí),分別考慮強(qiáng)相關(guān),中等相關(guān),不相關(guān)三種程度的相關(guān)性水平,以及族內(nèi)個(gè)體數(shù)量多,中等及較少的情況.對每個(gè)數(shù)據(jù)集,采用不同的方法分別進(jìn)行參數(shù)估計(jì),并展示在相應(yīng)表中.結(jié)果顯示當(dāng)族內(nèi)個(gè)體比較多并且是否被治愈與死亡個(gè)體的死亡時(shí)間均具有較強(qiáng)的相關(guān)性時(shí),本文所提方法更加高效.即使族內(nèi)個(gè)體之間的這種相關(guān)性較弱或者沒有相關(guān)性,本文方法與已有方法也是具有可比性的.為了更加直觀地比較不同方法的效果,本文還計(jì)算了不同方法間的相對效率.從相對效率的結(jié)果可以看到,當(dāng)生存數(shù)據(jù)族間相關(guān)性較強(qiáng)時(shí),本文方法參數(shù)均方誤差與已有方法參數(shù)均方誤差的比值低至35.4%,這更直觀地說明本文所提方法比已有方法模型估計(jì)效率高.在文章的最后分別對骨髓移植數(shù)據(jù)和扁桃體癌數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,進(jìn)一步說明三種方法的區(qū)別.
【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】：2018
【分類號(hào)】：O212.1

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本文編號(hào)：2807235