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为了降低成本、提高研究效率,对与时间相依的数据,有偏抽样方法是广泛应用的基础抽样方法.在建模过程中,它可以从参数的先验信息中提取更有价值的信息.随着数字信息的发展,在许多领域都可以收集到协变量维数大于样本容量的高维数据.变量选择法和独立筛选法是非常有效的降维方法.在比例风险模型中,对参数带有约束条件的回归分析,采用了修正的MM算法,但对不同的模型,此优化算法不再适用.为了克服优化问题的计算复杂难实现的困难,将蚁群算法和粒子群算法等优化算法应用到参数带约束条件的回归分析中. 相似文献
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许多大型队列研究的主要预算和成本通常来自昂贵的关键协变量的采集与测量.在有限的预算或者时间下,观测大型队列中所有研究对象的昂贵协变量往往是不可行和低效的.因此,研究人员一直致力于寻找和使用能节约成本并能达到预设效率的抽样设计方法.对于生存数据,病例队列设计正是这样一种具有成本效益的有偏抽样机制.进一步,在病例队列研究中,为了利用更多的数据先验信息来提高研究的效率,可以在统计建模过程中对模型参数进行合理的假设和约束.本文研究病例队列设计下带约束的Cox模型中参数的估计方法.我们提出了一种加权约束估计的方法,并建立了所提出估计的渐近理论.发展了一种新的约束MM算法来实现所提出的加权约束估计的数值计算.通过统计模拟研究评估了所提出方法在有限样本量下的表现.分析了一个肾母细胞瘤的实际数据来展示所提出方法的实际应用价值. 相似文献
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对于大型队列研究或观察型研究,基于生存数据的病例队列设计是一种能有效节约成本和提高效率的抽样机制.这种抽样设计仅对一个随机抽取的子队列以及子队列之外所有经历了感兴趣事件的病例个体进行关键协变量的测量,具有显著的成本效益.本文研究如何应用比例风险模型拟合病例队列研究数据.探讨逆概率加权和与时间相关加权这两种基于加权估计方程的统计推断方法和其渐近性质等理论结果.通过一系列的统计模拟研究展示了病例队列设计的优良性以及相较于传统简单随机抽样设计的高效性.进一步,应用这两种推断方法分析了两个实际数据,展示了其在实际中的应用价值和前景. 相似文献
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