基于廣義加—乘危險率模型的成本節(jié)約型試驗研究
本文關鍵詞:基于廣義加—乘危險率模型的成本節(jié)約型試驗研究
更多相關文章: 加-乘危險率模型 病例隊列試驗 嵌入型病例對照試驗 偽似然函數(shù) 計數(shù)過程
【摘要】:在流行病學研究、預防醫(yī)學臨床試驗、金融學和其它的科學調查研究中,有些事件發(fā)生率很低,而對所有的研究個體進行協(xié)變量收集所需花費的成本往往很高,從而使得一些試驗在實踐中難以進行。在這樣的背景下,學者們提出了成本節(jié)約型的試驗來解決這個問題。在這一類試驗中,研究者僅僅針對所有的發(fā)生感興趣的事件的個體(病例)以及總體的一個隨機子集進行協(xié)變量歷史數(shù)據(jù)的收集。常用的兩種成本節(jié)約型試驗為病例隊列試驗(Case-cohort)和嵌入型病例對照試驗(Nested case control,簡稱NCC)。病例隊列試驗在試驗的開始即抽取一個隨機樣本,而NCC試驗在每一個病例發(fā)生時的所有依然生存的個體中隨機抽取對照樣本。學者們對Cox模型、加法模型、比例優(yōu)勢模型、加速失效時間模型以及線性變換模型等危險率模型進行了病例隊列試驗的研究;對Cox模型、線性變換模型等危險率模型進行了NCC試驗的研究。論文討論基于廣義的加-乘危險率模型的病例隊列試驗和NCC試驗。廣義加-乘危險率模型應用廣泛,包含Cox模型(乘法模型)和加法模型。論文討論如下三個問題: 1.基于單變量的廣義加-乘危險率模型的病例隊列試驗。由于不能完全觀察到所有個體的協(xié)變量的信息,因而需要構造新的估計方程。論文以倒概率加權形式的估計方程對回歸參數(shù)進行估計。在討論參數(shù)估計的漸近性質時,主要運用經(jīng)驗過程的相關理論來證明估計量的相合性以及漸近正態(tài)性。論文考慮獨立的貝努里抽樣和分層簡單隨機抽樣這兩種常用的抽樣機制,在這兩種情況下分別對參數(shù)的估計和大樣本性質進行研究。論文給出了累積的基準危險率函數(shù)和參數(shù)估計的極限協(xié)方差矩陣的相合估計以進行統(tǒng)計推斷。論文使用Monte Carlo模擬試驗來評價估計量在有限樣本下的表現(xiàn)。在這一部分,對NWTSG研究數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析,來闡述所提出的方法在實踐中的應用。 2.基于多變量的廣義加-乘危險率模型的病例隊列試驗。多變量的生存時間數(shù)據(jù)在經(jīng)濟、財務、生物醫(yī)學和其它的科學調查領域中的應用越來越常見。鑒于未知的相關性結構以及刪失機制,對多變量生存時間數(shù)據(jù)進行分析通常比較復雜;诙嘧兞可鏀(shù)據(jù)的成本節(jié)約型試驗的研究是非常有限的。論文研究多重事件數(shù)據(jù)和聚類數(shù)據(jù)這兩種常見的情形。在這兩種情形下,分別構造了估計方程,并討論估計量的大樣本性質和統(tǒng)計推斷過程。同樣,在這一部分,使用Monte Carlo模擬試驗來評價估計量在有限樣本下的表現(xiàn)。通過對Busselton研究數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析來說明所提出的方法在實踐中的應用。 3.基于單變量的廣義加-乘危險率模型的NCC試驗。在這一部分,同樣分貝努里抽樣和簡單隨機抽樣進行討論。在每一種抽樣機制下,論文分別建立了倒概率加權形式的估計方程進行參數(shù)估計,并且證明了估計量的大樣本性質,討論了估計量的統(tǒng)計推斷過程。Monte Carlo模擬試驗結果被用來評價估計量在有限樣本下的表現(xiàn)。使用NWTSG研究數(shù)據(jù)來闡述估計方法的實際應用。 論文的研究成果可以為醫(yī)學臨床試驗、財務金融和社會調查的研究者提供理論依據(jù)和實踐指導。
【關鍵詞】:加-乘危險率模型 病例隊列試驗 嵌入型病例對照試驗 偽似然函數(shù) 計數(shù)過程
【學位授予單位】:復旦大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2012
【分類號】:R181.3
【目錄】:
- 摘要5-7
- Abstract7-9
- 第一章 引言9-13
- 1.1 成本節(jié)約型試驗設計9-10
- 1.2 廣義加-乘危險率模型10-11
- 1.3 研究內容與結構安排11-13
- 第二章 基于單變量廣義加-乘危險率模型的病例隊列試驗(Case-cohort)13-28
- 2.1 貝努里抽樣13-20
- 2.1.1 估計方程13-14
- 2.1.2 漸近性質14-17
- 2.1.3 推斷過程17-20
- 2.2 分層簡單隨機抽樣20-23
- 2.2.1 估計方程20-21
- 2.2.2 漸近性質與推斷過程21-23
- 2.3 數(shù)值模擬23-25
- 2.4 實際數(shù)據(jù)分析25-28
- 第三章 基于多變量廣義加-乘危險率模型的病例隊列試驗(Case-cohort)28-45
- 3.1 多重事件數(shù)據(jù)的病例隊列試驗28-35
- 3.1.1 數(shù)據(jù)與模型28-30
- 3.1.2 貝努里抽樣30-33
- 3.1.3 分層簡單隨機抽樣33-35
- 3.2 聚類數(shù)據(jù)的病例隊列試驗35-39
- 3.2.1 數(shù)據(jù)與模型35-36
- 3.2.2 估計方程、漸近性質與推斷過程36-39
- 3.3 數(shù)值模擬39-43
- 3.3.1 多重事件數(shù)據(jù)的數(shù)值模擬39-41
- 3.3.2 聚類數(shù)據(jù)的數(shù)值模擬41-43
- 3.4 實際數(shù)據(jù)分析43-45
- 第四章 基于單變量廣義加-乘危險率模型的嵌入型病例對照試驗(Nestedcase control)45-52
- 4.1 估計方程45-46
- 4.2 漸近性質與推斷過程46-48
- 4.3 數(shù)值模擬48-49
- 4.4 實際數(shù)據(jù)分析49-52
- 第五章 結論52-53
- 參考文獻53-55
- 致謝55-57
- 在學期間的研究成果及發(fā)表的論文57-58
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,本文編號:985819
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