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在流行病学、生物医学和临床试验等领域的研究中, Cox模型是最受欢迎的半参数回归模型之一.在建模过程中,观测到的协变量通常是被污染的,污染因子可测,但是污染函数未知,直接使用被污染的协变量进行参数估计,可能会造成错误的统计推断.研究者往往发现疾病治疗的最佳时刻点,如果忽略这些辅助生存信息,可能导致估计效率的降低.本文研究带有污染协变量和辅助生存信息的Cox模型的一种改进估计,通过核平滑方法校准受污染的协变量,并通过分组提取辅助生存信息用于参数估计,然后使用广义矩估计方法解决超维方程组求解的问题.模拟分析和实证研究结果表明:基于协变量校准后的Cox模型的广义矩估计方法比偏似然估计方法、协变量未调整的Cox模型的广义矩估计方法的效果更好. 相似文献
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