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基于MM算法的半竞争风险模型研究

2020-12-08阅读(617)

基于MM算法的半竞争风险模型研究

论文摘要

在临床医学研究中,病人容易受到多种可能结果的影响。当他在后续过程中遇到多个事件时,会产生多个失效时间数据。本文考虑一个半竞争风险框架,其中主体会经历两种不同类型的事件——终止事件和非终止事件。并且终止事件会导致非终止事件删失,这种类型的数据称为半竞争风险数据。对于该类数据的建模,经常引入随机效应或“脆弱”术语来研究事件时间之间的相依性,因此本文采用带有共享脆弱的疾病-死亡模型来研究事件之间的相依结构,以及每个事件的协变量效应。在对模型的估计中,本文采用一类MM算法,其核心思想将高维的目标函数分解成各个低维函数和的形式,然后对所提的方法进行了模拟研究来评估效果。最后本文运用模型对鼻咽癌的随机临床试验的数据进行了实证分析。在模拟研究中,各个参数的误差和均方误差都比较小,说明用MM算法来估计疾病—死亡模型的效果比较理想,并且各个参数的误差和均方误差随着样本量的增大而减小。在实证分析中,观察到复发和死亡之间的正相关性,表明复发加速了死亡的发生。这说明在实际中需要考虑非终止事件和终止事件之间的相关关系,以便进行更准确的估计。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 1 绪论
  •   1.1 背景介绍
  •   1.2 文献综述
  •   1.3 本文的研究内容与方法
  • 2 半竞争风险问题
  •   2.1 半竞争风险数据
  •   2.2 估计方法
  •     2.2.1 非参数推断方法
  •     2.2.2 单样本半参数推断方法
  •     2.2.3 半参数回归方法
  •   2.3 疾病-死亡模型
  • 3 MM算法
  •   3.1 MM算法基本思想
  •   3.2 最小化-最大化原理
  •   3.3 Jensen不等式
  •   3.4 AD方法
  •     3.4.1 装配（Assembly）技术
  •     3.4.2 分解（Decomposition）技术
  •       3.4.2.1 目标函数分解为三个部分
  •       3.4.2.2 双重最小化
  • 4 基于MM算法的半竞争风险模型
  •   4.1 参数估计
  •     4.1.1 θ 的估计
  • 1的估计'>    4.1.2 β1的估计
  • 2的估计'>    4.1.3 β2的估计
  • 3的估计'>    4.1.4 β3的估计
  •   4.2 估计步骤
  •   4.3 模拟计算
  • 5 基于鼻咽癌数据实证分析
  •   5.1 问题背景
  •   5.2 实证分析
  • 6 总结和后续工作
  •   6.1 总结
  •   6.2 后续工作
  • 参考文献
  • 致谢

    • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 郭浩

    导师: 刘艳

    关键词: 终止事件,疾病死亡模型,脆弱,算法,半竞争风险数据

    来源: 武汉大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,医药卫生科技

    专业: 数学,医药卫生方针政策与法律法规研究

    单位: 武汉大学

    分类号: R195.1;O212

    总页数: 44

    文件大小: 505K

    下载量: 15

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