含有治愈部分的双重删失数据的半参数估计

论文摘要

双重删失数据是生存分析领域中一种重要的数据类型,对于两个相关事件发生时间的时间差,当这两个事件都会出现删失时,就会产生双重删失数据,我们分别称这两个事件为初始事件和后续事件。而在研究中,有些个体由于自身或特殊原因,永远不会经历后续事件,或者说对该事件免疫,我们称之为被治愈。然而,目前大多数治愈模型的研究都是围绕右删失数据或区间删失数据展开的,双重删失数据下的类似问题并没有得到充分关注。基于以上背景,本文主要研究含有治愈部分的双重删失数据的半参数估计问题,首先,我们给出了符号说明和模型设置,推导了可加风险模型下的似然函数形式;其次,我们通过Bernstein多项式逼近基准危险率函数的方式,构造了用于逼近无穷维参数空间的筛空间,并使用经验过程的方法证明了筛极大似然估计量的渐近性质;再次,为了简化边际对数似然函数的复杂形式,我们提出了一种基于多重插补与EM算法的数值计算方法,极大地降低了计算难度;最后,我们通过模拟研究和实例分析验证了所提估计方法的有效性。

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 滕秋润

导师: 王晓光

关键词: 双重删失数据,可加风险模型,治愈模型,多项式,算法

来源: 大连理工大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 数学

单位: 大连理工大学

分类号: O212.1

DOI: 10.26991/d.cnki.gdllu.2019.001737

总页数: 39

文件大小: 1079K

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