删失医疗费用的分位数回归分析

发布时间：2017-05-12 18:07

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【摘要】：在生存分析的研究领域,处理删失时间数据的技术已经发展的很成熟了。但是只对病人的生存时间进行分析,不能全面的评估出治疗过程中协变量产生的影响。为了扩展研究范围,需要增加新的研究对象,如病人治疗的累积医疗费用等。在国外,这项研究对制定新的医疗方案有重要意义。然而在统计学中,有关医疗费用的研究是很大的挑战,因为跟踪不到完整的费用数据,由此不能识别出费用数据的分布。本文介绍了删失医疗费用的数据类型及研究现状,研究了基于变换模型的删失医疗费用的回归模型,提出了半参的变换模型下的回归模型。分别讨论了回归残差项服从正态分布和极值分布的两种情况。利用似然函数的思想,给出了参数和变换函数的极大似然估计。进行了各种环境下的模拟研究,给出了回归参数的估计,也给出了变换函数的估计曲线,验证了提出的模型和估计方法的有效性。本文的另一项工作是建立了删失医疗费用的线性分位数回归模型。在分位数与协变量是线性关系的情况下,给出了简单的加权估计方程,对各种删失比例和不同参数下的分位数回归估计进行模拟研究。最后将提出的两种估计方法分别应用到美国多中心的植入自动除颤器试验的(MADIT)医疗费用数据中,得到了有效结论。给临床诊断提供了有力的帮助和借鉴。
【关键词】：删失医疗费用 变换模型 极大似然估计 分位数回归
【学位授予单位】：长春工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F224;R197.3
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-6
• 第一章 绪论6-11
• 1.1 课题的研究背景及意义6-7
• 1.2 删失医疗费用数据7
• 1.3 删失医疗费用的研究现状7-10
• 1.3.1 删失医疗费用的国外研究现状7-9
• 1.3.2 删失医疗费用的国内研究现状9-10
• 1.4 文章结构10-11
• 第二章 预备知识11-14
• 2.1 分位数回归介绍11-12
• 2.1.1 分位数回归简介11-12
• 2.1.2 分位数回归的理论发展12
• 2.2 删失数据的分位数回归研究现状12-14
• 第三章 删失医疗费用变换模型下的回归分析14-22
• 3.1 符号与模型14-17
• 3.1.1 扰动项服从正态分布的极大似然估计15-16
• 3.1.2 扰动项服从极值分布的极大似然估计16-17
• 3.2 数值模拟17-20
• 3.3 真实数据分析20-22
• 第四章 删失医疗费用的分位数回归分析22-36
• 4.1 符号与模型23-25
• 4.2 数值模拟25-34
• 4.3 真实数据分析34-36
• 致谢36-37
• 参考文献37-41
• 附录41-51
• 程序1 变换模型的模拟程序41-46
• 程序2 分位数回归的模拟程序46-51
• 作者简介51
• 作者攻读硕士学位期间的研究成果51

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本文编号：360472