群随机试验设计与分析的初探

发布时间：2020-07-15 18:11

【摘要】：本文对群随机试验从试验设计到试验分析的统计过程进行了学习,我们发现在对群随机试验进行分析过程中,多数统计学家都会强调对群内相关系数作出有效评估的重要性,进而提出多种适用于不同数据环境的对群内相关系数估计的方法,本文中,我们对右删失的生存数据,提出使用广义估计方程(GEE)中的工作相关矩阵来评估其群内相关系数。在评估过程中,我们采用加权广义估计函数来估计参数,以参数的稳定性来评估五种工作相关矩阵下的群内相关系数的优劣性,得出单位矩阵、可交换矩阵和一阶自相关结构的矩阵下的群内相关系数最稳定,不受群容量、层数和群内失效时间之间的依赖程度所影响,依赖结构比较受到群内失效时间之间的依赖程度的影响,过高和过低的依赖程度下,参数的估计不是很好,无结构工作矩阵下参数估计的标准差都普遍较大,均值偏离真实值,当群容量或层数很大时,无结构工作矩阵下的估计参数才能表现出较好的稳定性。
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F224;R195.1

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本文编号：2756838