【摘要】：在癌癥的臨床試驗(yàn)研究中,帶有治愈部分的生存數(shù)據(jù)越來(lái)越常見(jiàn)。同時(shí)在生物醫(yī)療領(lǐng)域,聚類失效時(shí)間受到了研究者們?cè)絹?lái)越多的關(guān)注。邊際混合治愈模型最近被用來(lái)分析這種帶有治愈部分的聚類失效時(shí)間數(shù)據(jù)�，F(xiàn)存的針對(duì)聚類數(shù)據(jù)進(jìn)行變量選擇的方法較少,而且普遍假設(shè)數(shù)據(jù)之間是相互獨(dú)立的,依賴于似然函數(shù)。我們提出的懲罰廣義估計(jì)方程方法只需要指定前兩階矩和工作相關(guān)矩陣,既避免了復(fù)雜的聯(lián)合似然函數(shù)的計(jì)算,又考慮到了數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。懲罰項(xiàng)部分,我們考慮使用滿足oracle特性的SCAD懲罰函數(shù),并配合使用GIC準(zhǔn)則來(lái)選擇調(diào)優(yōu)參數(shù)。由于數(shù)據(jù)是右刪失的,我們通過(guò)結(jié)合EM算法來(lái)計(jì)算懲罰邏輯回歸模型和懲罰Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型中的回歸參數(shù)。我們使用Bootstrap方法來(lái)估計(jì)參數(shù)的方差。數(shù)值模擬研究顯示,我們提出的方法使用起來(lái)比較簡(jiǎn)單,并且與現(xiàn)存的一些忽略聚類間相關(guān)性和未進(jìn)行變量選擇的廣義估計(jì)方程方法相比更高效。最后,我們進(jìn)一步地把提出的方法應(yīng)用到一個(gè)戒煙聚類數(shù)據(jù)中。
【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】：2019
【分類號(hào)】：R195.1;O212.1

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