带终止事件的多类型复发事件的一般加性乘积比例模型

带终止事件(例如死亡)的复发事件经常出现在医疗和日常观测中,大多数模型假定协变量效应是乘性的,并在给定生存分布条件下对事件复发率建模.在本文中,我们对带终止事件的复发事件数据建立一般加性乘积比例模型,这里所谓的终止事件就是阻止复发事件的再发生.利用估计方程法和逆概率加权方法,我们分别提出两种估计回归参数和基本均值函数的方法.并且建立了估计的渐近性质.     

多类型复发事件数据下一类Box-Cox转移模型

在本文中,我们针对多类型的复发事件数据提出了一类Box-Cox转移模型,它包含了比例模型作为其特殊情况.该模型在刻画协变量对于计数过程的均值函数效应时具有很大的灵活性.对于模型的推断问题,我们基于估计方程方法给出了未知参数的估计,并研究了该估计的大样本性质.最后,我们提出了一种基于残差的模型检验方法.     

多类型复发事件间隔时间下可加危险率模型

在许多的生物医学和工程研究中,多类型复发事件的间隔时间数据是很常见的。众所周知,比例危险率模型在一些情况下不能很好拟合生存数据。本文,在多类型复发事件的间隔时间数据下,我们利用可加危险率模型来研究协变量对生存时间的影响程度。我们采用估计方程方法获得回归系数和基准累积危险率函数估计。并且,我们建立了所提估计的渐近分布。     

变系数混合模型的光滑样条推断

为了拟合纵向数据和其他相关数据,本文提出了变系数混合效应模型(VCMM).该模型运用变系数线性部分来表示协变量对响应变量的影响,而用随机效应来描述纵向数据组内的相关性, 因此,该模型允许协变量和响应变量之间存在十分灵活的泛函关系.文中运用光滑样条来估计均值部分的系数函数,而用限制最大似然的方法同时估计出光滑参数和方差成分,我们还得到了所提估计的计算方法.大量的模拟研究表明对于具有各种协方差结构的变系数混合效应模型,运用本文所提出的方法都能够十分有效地估计出模型中的系数函数和方差成分.     

内生性协变量下广义变系数模型的工具变量估计

在模型的部分协变量为内生性协变量的情况下,考虑广义变系数模型的一类估计问题.通过结合基函数逼近和一些辅助变量信息,提出了一个基于工具变量的估计过程.并得到了估计的相合性和收敛速度等渐近性质.所提出的估计方法可以有效地消除协变量的内生性对估计精度的影响,并且具有较好的有限样本性质.     

复发事件下一类加性乘性转移模型p阶矩指数稳定性北大核心CSCD

复发事件数据频繁的出现在纵向研究中,本文基于生物医学中的单类型复发事件数据,提出了一类加性乘性转移模型,该模型包含了一些重要的半参数模型.同时,模型允许协变量具有加性和乘性的影响,且加性影响随时间而变化.利用广义估计方程的思想,对模型中未知参数和非参数函数进行了估计,并证明了所得估计的相合性和渐近正态性.最后,用数值模拟的方法验证了所提估计的可行性.     

多类型复发事件下变系数加性乘积比率回归模型

本文基于多类型复发事件数据,讨论了一个新的加性乘积比率回归模型,该模型包括两部分,其中第一部分为可加Aalen模型,其中协变量影响为加性的且与时间有关.第二部分为Cox回归模型,其中协变量有乘性影响.利用估计方程的方法,给出了该模型中未知参数和非参数函数的一种估计方法,并利用现代经验过程理沦证明了所得估计的相合性和渐近正态性.     

复发事件下一类加性乘性转移模型p阶矩指数稳定性

复发事件数据频繁的出现在纵向研究中,本文基于生物医学中的单类型复发事件数据,提出了一类加性乘性转移模型,该模型包含了一些重要的半参数模型.同时,模型允许协变量具有加性和乘性的影响,且加性影响随时间而变化.利用广义估计方程的思想,对模型中未知参数和非参数函数进行了估计,并证明了所得估计的相合性和渐近正态性.最后,用数值模拟的方法验证了所提估计的可行性.     

竞争风险数据和协变量相依权重下可加可乘的子分布风险率模型

本文在竞争风险数据下提出一种灵活的含变系数的可加可乘的子分布风险率模型.通过对删失时间的风险函数建立Cox比例风险模型,得到调整后的与协变量相依的权重,在新权重下建立估计方程来估计模型参数,并获得了估计的大样本性质,同时提出了模型中协变量的时变效应的检验方法.通过数值模拟验证了所提方法的有限样本性质,结果表明所提方法可以大大降低估计偏差.最后,分析了一组淋巴滤泡细胞的竞争风险数据集来展示所提方法的实际应用效果.     

泊松回归模型中协变量含误差的经验似然推断

在模型的协变量含有测量误差的情况下,考虑一类泊松回归模型的统计推断问题.通过巧妙地构造辅助随机向量,提出一个工具变量类型的经验似然统计推断方法.证明构造的经验对数似然比函数渐近服从标准卡方分布,进而给出了回归系数的置信区间.所提出的估计方法可以有效地消除测量误差对估计精度的影响,并且具有较好的有限样本性质.