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關(guān)于區(qū)間刪失數(shù)據(jù)和雙重刪失數(shù)據(jù)的回歸分析

發(fā)布時(shí)間:2017-11-02 18:16

  本文關(guān)鍵詞:關(guān)于區(qū)間刪失數(shù)據(jù)和雙重刪失數(shù)據(jù)的回歸分析


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【摘要】:刪失數(shù)據(jù)在近年來引起了廣泛的注意,多出現(xiàn)在人口學(xué)、經(jīng)濟(jì)金融學(xué)、流行病學(xué)、社會(huì)學(xué)等研究領(lǐng)域.這種數(shù)據(jù)在醫(yī)學(xué)研究,尤其是臨床試驗(yàn)中尤為常見.本文主要研究區(qū)間刪失數(shù)據(jù)和雙重刪失數(shù)據(jù)兩種數(shù)據(jù)類型.對于區(qū)間刪失數(shù)據(jù),我們分別討論了伴有左截?cái)嗟蘑裥蛥^(qū)間刪失數(shù)據(jù)和Ⅱ型區(qū)間刪失數(shù)據(jù)的回歸分析.首先,我們給出了在加性風(fēng)險(xiǎn)率模型假設(shè)下的極大似然方法來估計(jì)回歸參數(shù).其中,我們用線性函數(shù)逼近基線累積風(fēng)險(xiǎn)率函數(shù)的方法來簡化估計(jì)問題.此時(shí)得到的估計(jì)具有相合性和漸近正態(tài)性.其次,我們用模擬和實(shí)例來說明估計(jì)方法的有效性.對于雙重刪失數(shù)據(jù),我們討論的是當(dāng)總體中出現(xiàn)部分樣本免疫于感興趣的事件時(shí)的回歸問題.具體地,我們給出了在比例風(fēng)險(xiǎn)率模型假設(shè)下回歸參數(shù)的極大似然估計(jì)方法以及估計(jì)的漸近性質(zhì).同時(shí),相關(guān)的模擬研究和實(shí)例說明也很好的證明了我們給出的參數(shù)估計(jì)方法的合理性.
【關(guān)鍵詞】:加性風(fēng)險(xiǎn)率模型 區(qū)間刪失數(shù)據(jù) 左截?cái)?/strong> sieve極大似然估計(jì) 治愈模型 雙重刪失數(shù)據(jù) 插值 比例風(fēng)險(xiǎn)率模型
【學(xué)位授予單位】:吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:O212.1
【目錄】:
  • 提要4-5
  • 中文摘要5-16
  • ABSTRACT16-31
  • 第一章 引言31-37
  • 1.1 介紹31-33
  • 1.2 文獻(xiàn)綜述33-34
  • 1.3 本文結(jié)構(gòu)34-37
  • 第二章 伴有左截?cái)嗟蘑裥蛥^(qū)間刪失數(shù)據(jù)在加性風(fēng)險(xiǎn)率模型下的回歸分析37-53
  • 2.1 背景介紹37-38
  • 2.2 符號和模型的定義38-39
  • 2.3 極大似然估計(jì)39-47
  • 2.4 模擬研究47-49
  • 2.5 實(shí)例說明49-53
  • 第三章 伴有左截?cái)嗟蘑蛐蛥^(qū)間刪失數(shù)據(jù)在加性風(fēng)險(xiǎn)率模型下的回歸分析53-73
  • 3.1 背景介紹53-54
  • 3.2 符號和模型的定義54-55
  • 3.3 極大似然估計(jì)55-66
  • 3.4 模擬研究66-71
  • 3.5 實(shí)例說明71-73
  • 第四章 雙重刪失數(shù)據(jù)的回歸分析73-85
  • 4.1 背景介紹73-74
  • 4.2 符號和模型的定義74-75
  • 4.3 回歸參數(shù)的估計(jì)75-79
  • 4.4 模擬研究79-82
  • 4.5 實(shí)例說明82-85
  • 第五章 結(jié)論與展望85-89
  • 參考文獻(xiàn)89-97
  • 作者簡介及在學(xué)期間所取得的科研成果97-99
  • 致謝99-100

【相似文獻(xiàn)】

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10 呂秋萍;區(qū)間刪失數(shù)據(jù)函數(shù)的均值估計(jì)及其應(yīng)用[D];江西師范大學(xué);2011年



本文編號:1132604


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