Ⅱ型区间删失数据下广义部分线性模型的筛极大似然估计(英文)

This article concerded with a semiparametric generalized partial linear model （GPLM） with the type Ⅱ censored data. A sieve maximum likelihood estimator （MLE） is proposed to estimate the parameter component, allowing exploration of the nonlinear relationship between a certain covariate and the response function. Asymptotic properties of the proposed sieve MLEs are discussed. Under some mild conditions, the estimators are shown to be strongly consistent. Moreover, the estimators of the unknown parameters are asymptotically normal and efficient, and the estimator of the nonparametric function has an optimal convergence rate.     

基于Weibull回归模型的逐步Ⅱ型区间删失数据的统计分析

文章考虑带有随机移除的逐步Ⅱ型区间删失(PICR-Ⅱ)方案下生存数据的统计分析和试验方案的设计问题.给出了Weibull回归模型参数的极大似然估计和贝叶斯估计方法.利用模拟数据和实际数据,对不同估计方法下参数估计的结果进行了比较.给出了最优PICR-Ⅱ方案设计方法.     

Cox模型中区间删失数据的参数估计

对区间删失数据下的Cox比例风险模型,利用极大似然方法得到参数估计量,通过牛顿法和坐标下降法分别求出极大似然估计量的数值解;同时,对两种方法进行实证分析比较,所得结果表明了估计的稳定性与可行性.     

删失数据下医药费用的经验似然估计

生存时间数据删失问题是医药费用统计推断的一大难点,本文针对可以获得费用历史信息的情形,提出了在删失数据下医药费用的经验似然估计方法,给出在一定置信水平下感兴趣参数的置信区间.通过模拟,比较了在不同样本量下本文提出的方法与已有方法的表现,结果是我们的方法得到的置信区间更短,估计效果更好.同时,我们也针对一项心脏病实验的实际数据进行了相关分析和比较,得到满意的结果.     

K型区间删失数据下参数的置信限

基于K型区间删失数据,利用样本空间排序法给出参数优良的置信下限和计算置信下限的递推公式.     

带有信息的区间删失数据下AFT模型的参数估计

在生存分析研究中,多数文章假定感兴趣的失效时间和删失时间是独立的,但这一假设在实际情况中未必合理。如果忽略失效时间与删失时间的相依性,可能会导致错误的结论。所以本文考虑在带有信息的K型区间删失数据下,采用基于两步估计的极大似然估计方法对误差项服从标准正态分布的加速失效时间模型(accelerated failure time model,AFT)进行参数估计。同时还进行了数值模拟以验证提出方法的有效性。最后,应用所提出的方法分析艾滋病的临床试验数据。     

删失数据下线性回归模型的参数估计

主要叙述在数据观测不完全的情况下,采用最小二乘法对线性回归模型回归系数的估计及估计量的渐进性质,并给出数据模拟．     

指数分布场合下基于分组数据和双向册失数据的区间估计

当寿命分布是指数分布时本文给出了基于分组数据和双向册失数据平均寿命的近似区间估计方法，所给方法的计算是简单的。     

相依删失下基于连接函数的参数模型的统计分析

在临床数据的收集中,由于竞争性风险或者病人的退出可能导致数据删失.删失数据的统计分析大多是基于独立删失的假定进行的.而实际情况中,数据的删失往往是非独立的,即删失变量和失效时间变量是相关的.相依删失使得原本复杂的删失数据处理变得更加困难.在本文中,假定删失变量和失效时间变量的联合分布可以用它们边际分布的连接函数函数表示,在给定连接函数下,得到了比例风险模型的极大似然估计.模拟计算显示,如果删失假定成立,本文所采用方法比独立删失假定下的估计方法更准确.     

Ⅰ型区间删失数据下产品可靠度的置信下限

本文针对Weibull分布情形下的Ⅰ型区间删失数据,提出了产品的可靠度的优良的置信下限的理论与计算方法。     

纵向删失数据下线性模型的相合估计

医药临床试验,生存分析,可靠性统计等研究领域,由于考虑到时间和费用问题,研究往往有一定期限.因为研究到期的被迫结束或者某些病人中途退出试验,最后得到的试验结果往往是删失数据.对于删失数据,采用无偏转换的方法处理,方法的最大优点是得到的估计量为显式解.首先讨论了在纵向右删失数据下线性回归模型回归系数估计的均方相合性,并且把结论推广到了污染线性模型,得到了污染系数、回归系数的强相合估计.     

I型区间删失情形下部分线性模型Sieve极大似然估计渐近性质

本文在响应变量的观测值为I型区间删失数据的情形下,讨论部分线性模型Sieve极大似然估计的渐近性质。在一定条件下证明了该估计具有强相合性;参数分量的估计具有渐近正态性,并且是渐近有效的;非参数分量估计达到了最优弱收敛速度。     

删失数据下回归函数的最近邻估计

设（X，Y）是一随机向量且变量Y的均值存在．假定Y被另一分布G的随机变量t删失，仅能观察到不完全数据（xi，Yi^ti,δi），i＝1，2，…n，其中Yi^ti＝min（Yi，Ti）,δi=I（Yi≤ti）。为了给出回归函数m（x）＝E（Y|X）的估计。文中使用了Stute提出的最近邻型回归估计，并给出了该估计的强相合性结果．     

分组删失数据下生存函数Turnbull估计的强收敛性

证明了分组删失情形下生存函数的Turnbull估计具有强极限，并给出极限值所满足的方程。     

随机删失数据非线性回归模型的最小一乘估计

研究了随机删失数据非线性回归模型的最小一乘(LAD)估计问题, 证明了LAD估计量的渐近性质, 包括相合性、依概率有界性和渐近正态性等. 模拟结果显示对删失数据回归问题, LAD估计仍比最小二乘估计(LSE)稳健.     

现状数据下的贝叶斯比例风险模型的变量选择

本文在贝叶斯框架下考虑现状数据比例风险模型的变量选择问题。首先构造基于spike and slab先验,运用二元潜变量标记活跃协变量,给出满条件分布及相应的Gibbs抽样算法。数值模拟比较了该方法与Lasso、SCAD和ALasso方法,结果表明该方法模型正确识别率高。实例选用Ⅱ型糖尿病患者心脏衰竭数据,分析选择出最显著的影响因素,验证了该方法的有效性。     

指数总体删失数据的极大似然估计

对取自均值为λ的指数分布的缺失数据,在完全随机缺失、右删失、非随机缺失三种缺失机制下,分别推导了参数的极大似然估计,并做了随机模拟.     

基于删失数据的指数威布尔分布最大似然估计的新算法

本文讨论了指数威布尔分布当观测数据是删失数据情形时参数的最大似然估计问题.因为删失数据是一种不完全数据,我们利用EM算法来计算参数的近似最大似然估计.由于EM算法计算的复杂性,计算效率也不理想.为了克服牛顿-拉普森算法和EM算法的局限性,我们提出了一种新的方法.这种方法联合了指数威布尔分布到指数分布的变换和等效寿命数据的技巧,比牛顿-拉普森算法和EM算法更具有操作性.数据模拟讨论了这一方法的可行性.为了演示本文的方法,我们还提供了一个真实寿命数据分析的例子.     

右删失数据下多响应AFT模型的两阶段估计

在生存分析领域,加速失效时间(AFT)模型经常被用于预测事件发生的时间.本文将该模型推广到多事件时间情形,提出了多响应AFT模型,并假设协变量是高维的,模型的系数矩阵是联合低秩且稀疏的.此外还假设多个事件时间受制于同一个右删失变量.为了估计模型中的系数矩阵,本文提出一个两阶段方法,先对数据进行逆概率删失加权(IPCW),再用SESS算法求解一个稀疏降秩回归问题.本文通过数值模拟,验证了所提方法的有效性.最后将该方法应用于一个关于白血病患者骨髓移植的临床数据集.