本文關鍵詞：刪失數據下部分線性變系數模型的分位數回歸，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：半參數模型由于能夠在簡約性與靈活性之間達到良好的平衡,所以經常被用于生存數據的分析.本文研究一類帶有變系數的部分線性模型.其中,我們利用樣條基函數近似的方法來估計函數形式的變系數,提出了一種帶有經典Kaplan-Meier估計量權重的刪失數據下分位數回歸的方法,并且對所提出的估計量建立了相應的漸近性質.本文將部分線性變系數分位數回歸模型應用于分析生存數據,其有效性僅依賴于生存時間與刪失變量關于協(xié)變量條件獨立.此外,本文提出的估計過程容易實現(xiàn),不需要指定特定的誤差分布,而且算法上可以通過R軟件輕易實現(xiàn).本文通過蒙特卡洛模擬來評估所提出方法在有限樣本下的性能,并對GBSG2數據集和前列腺癌數據集進行了實例分析,展示出分位數回歸方法建立的模型相比于其他方法能提供更具綜合性的信息.本文內容安排如下：第一部分,對所研究問題的發(fā)展背景做簡要介紹,并給出相關的預備知識；第二部分,描述模型的估計和加權方法,給出估計的漸近性質；第三部分,通過蒙特卡洛方法進行數值模擬,展示模擬效果；第四部分,對兩則實例數據進行分析；第五部分,給出漸近性質的具體理論證明過程；最后,對本文的研究內容進行了總結與展望.
【關鍵詞】：變系數模型 Kaplan-Meier估計 分位數回歸 隨機刪失 生存分析
【學位授予單位】：大連理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：O212.1
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 1 緒論7-13
• 1.1 綜述7-8
• 1.2 分位數回歸8-9
• 1.3 刪失數據9-10
• 1.4 部分線性變系數模型10-13
• 2 模型和方法13-19
• 2.1 背景13
• 2.2 估計方法13-14
• 2.3 加權刪失分位數回歸14-16
• 2.4 假設條件16-17
• 2.5 漸近性質17-19
• 3 數值模擬19-25
• 3.1 例119-22
• 3.2 例222-25
• 4 實例分析25-29
• 4.1 實例1：德國乳腺癌研究組(GBSG2)數據25
• 4.2 實例2：第二退伍軍人管理局聯(lián)合泌尿研究組數據25-29
• 5 定理證明29-41
• 結論41-43
• 參考文獻43-47
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表學術論文情況47-49
• 致謝49-51

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  本文關鍵詞：刪失數據下部分線性變系數模型的分位數回歸，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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