Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型作為生存分析領(lǐng)域中的經(jīng)典模型,目前已經(jīng)被廣泛地研究并且應(yīng)用。對(duì)于群組性生存數(shù)據(jù),為了刻畫組內(nèi)的個(gè)體的相關(guān)性,通常將經(jīng)典的Cox模型推廣到共享脆弱模型,通過(guò)一個(gè)隨機(jī)變量聯(lián)系組內(nèi)的個(gè)體。雖然共享脆弱模型目前已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用,但對(duì)它的性質(zhì)仍在不斷地認(rèn)識(shí)當(dāng)中,這里我們關(guān)心一個(gè)重要的問(wèn)題是脆弱分布的參數(shù)估計(jì)對(duì)錯(cuò)誤地指定共享脆弱模型的敏感性如何?因?yàn)橛糜诿枋鰺o(wú)法觀察到的協(xié)變量的脆弱分布是未知的,實(shí)踐中通常指定為特定的分布,所以研究使用的脆弱模型對(duì)參數(shù)估計(jì)的影響非常重要。本文闡述了Gamma脆弱因子的半?yún)?shù)估計(jì),并通過(guò)統(tǒng)計(jì)模擬研究了三種不同脆弱分布下參數(shù)估計(jì)對(duì)錯(cuò)誤地使用Gamma共享脆弱模型的敏感性。模擬的結(jié)果顯示當(dāng)真實(shí)脆弱分布為對(duì)數(shù)正態(tài)、混合對(duì)數(shù)正態(tài)、Gamma分布之一時(shí),回歸系數(shù)的估計(jì)能夠保證一定的準(zhǔn)確性,但是脆弱因子方差的均方誤差對(duì)使用Gamma脆弱分布比較敏感,這可能導(dǎo)致脆弱因子的估計(jì)的有效性較差。為了避免錯(cuò)誤指定脆弱因子分布,論文提出使用一種半非參的脆弱模型,應(yīng)用EM算法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。在EM算法的貫徹中,由于E步涉及復(fù)雜的積分運(yùn)算,我們建議采用MCEM算法近似以解決該問(wèn)題... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：53 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容
第2章 預(yù)備知識(shí)
    2.1 基本概念
    2.2 脆弱模型
        2.2.1 Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型
        2.2.2 單變量脆弱模型
        2.2.3 共享脆弱模型
    2.3 基本算法
        2.3.1 EM算法
        2.3.2 Monte Carlo EM算法
    2.4 本章小結(jié)
第3章 脆弱分布對(duì)參數(shù)估計(jì)的影響
    3.1 共享脆弱模型的似然函數(shù)
    3.2 Gamma脆弱因子的半?yún)?shù)估計(jì)
    3.3 模擬研究
        3.3.1 基于共享脆弱模型的模擬設(shè)計(jì)
        3.3.2 模擬結(jié)果的分析
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于半非參數(shù)脆弱模型的估計(jì)
    4.1 半非參數(shù)密度
    4.2 半非參數(shù)脆弱因子
    4.3 參數(shù)的估計(jì)方法
    4.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號(hào)：3134606