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测量误差下半参数模型的统计推断

发布时间:2017-05-06 11:11

  本文关键词:测量误差下半参数模型的统计推断,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:测量误差数据的统计研究在最近20多年来一直是统计学研究的重要问题之一.对这些带有测量误差的数据进行分析时,如果忽略了测量误差,最后得到的结果也往往是有偏甚至是不相合的估计.为此,人们须用相应的测量误差模型来处理实际问题,测量误差数据的统计分析也因此而不断发展.在本文中,我们研究了含有测量误差的两种模型.一种是部分线性单指标测量误差模型.另一种是半参数混合治愈模型.在很多生物医学研究中表明,有些病人经过治疗后不会再复发或者死亡事件,则他们被认为长期生存者或治愈者.如果我们再采用传统的统计分析方法,显然不当.这篇文章对这类模型进行了研究,称为半参数混合治愈模型.在这个模型中,我们用比例风险回归模拟生存时间函数,罗吉斯提克回归模拟治愈率部分;我们采用EM算法对参数进行估计.本文内容安排如下:第一部分,简单介绍了对本文涉及的一些相关基础知识;第二部分,介绍了部分线性单指标测量误差模型,并给出了估计方法,及蒙特卡罗数值模拟;第三部分,介绍了含有测量误差的半参数混合治愈模型,并给出了估计方法,及蒙特卡罗数值模拟,并对BMT数据进行了实例数值分析;第四部分,对这篇论文进行了总结.
【关键词】:测量误差 部分线性 混合治愈 罗吉斯提克回归 EM算法
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:O212.1;F840
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 1 绪论8-12
  • 1.1 删失生存时间数据8
  • 1.2 Cox模型8-9
  • 1.3 部分线性单指标模型9
  • 1.4 半参数混合治愈模型9-10
  • 1.5 测量误差模型10-12
  • 2 部分线性单指标测量误差模型12-20
  • 2.1 引言12
  • 2.2 模型介绍12-13
  • 2.3 数据转换13
  • 2.4 估计方法13-16
  • 2.5 数值模拟16-20
  • 2.5.1 例116
  • 2.5.2 例216-20
  • 3 半参数混合治愈测量误差模型20-32
  • 3.1 引言20-21
  • 3.2 模型介绍21-22
  • 3.3 估计算法22-24
  • 3.4 数值模拟24-28
  • 3.4.1 例125-26
  • 3.4.2 例226
  • 3.4.3 例326-28
  • 3.5 实例分析28-32
  • 结论32-34
  • 参考文献34-38
  • 攻读硕士学位期间发表学术论文情况38-40
  • 致谢40-42

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本文编号:348296

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