基于纵向生存数据的建模方法研究及其在肝硬化数据中的应用

发布时间：2020-04-13 23:55

【摘要】：在生产实践和科学研究中,我们经常遇到重复观测的或与生存时间相关的复杂数据.纵向数据是一种重复观测得到的数据,生存数据是与生存时间相关的数据.把生存数据和纵向数据分别进行单独研究,可以很容易理解,但却经常忽略了他们之间的相关性和分析产生的有偏估计.为此,有学者提出了把这两种数据联合起来建模的联合模型.但在研究的过程中,由于时间、经济、测量工具等条件的限制,经常出现事件时间删失的情况,而无法得到完全的数据,生存数据显著的特点就是删失,所以在联合建模的过程中需考虑删失的情况.利用联合模型对纵向生存数据建模分析,具有一定的实用价值.本文主要做了以下几个方面的工作:第一章,介绍了生存数据的特点、基本函数和常用模型及纵向数据的定义、特点和模型方法的研究综述,给出本文研究的实际背景及意义,并对本文研究的数据进行说明.第二章,介绍了纵向生存数据进行单独分析的Cox比例风险模型和线性混合效应模型,及他们各自模型的参数估计方法,为下一章建立联合模型做准备.第三章,以第二章的生存数据模型和纵向数据模型为基石,建立纵向生存数据的标准联合模型,并对标准联合模型进行扩展,给出标准联合模型的模型选择准则,最后给出标准联合模型参数的极大似然估计方法.第四章,在第三章的基础上,建立纵向生存数据的广义联合模型及模型的扩展,并给出广义联合模型的模型选择准则,最后给出广义联合模型参数的贝叶斯估计方法.第五章,利用PBC数据分别进行单独生存、纵向分析和联合分析.结果表明联合建模得到的结果比单独建模的结果好,贝叶斯估计的结果比极大似然估计的结果好.
【图文】：

由于原发性胆汁性肝硬化疾病进展的一个重要指标是血清胆红素, 病人患病越严重, 血清胆红素的含量越高, 一般取血清胆红素的对数值进行分析, 所以先做出个体血清胆红素的对数纵向测量的轨迹图. 图5.2为随机选取的 PBC 数据集中的 16 个个体血清胆红素对数的平滑纵剖面图. 从图中可以看出, 许多剖面都是非线性的, 个体的纵向观测轨迹没有固定的规律, 因此我们采用线性混合效应模型建模更为合理.图 5.2 选自 PBC 数据集的 16 个个体的平滑纵剖面对于纵向数据模型考虑的是个体多次测量的结果, 所以分析时采用的是变量名为 pbc2 的数据. 同样我们把所有的变量都进行回归拟合发现显著的变量有从表中看出比较显著的变量有 serBilir、serChol、year、age、spiders、edema、albumin、prothrombin, 而用药根本不显著. 而 serChol、spiders、edema、albumin和 prothrombin 是患者的身体指标, 不作分析. 这里变量 year (登记日到访问日年数)显著, 但在生存分析中分析不出来

§5.4 纵向生存数据广义联合模型分析对于广义联合建模, 方法与标准联合建模一样, 只不过参数的估计方法为贝叶斯估计. 首先我们看模型的收敛性(见图5.3), 从图中可以看出MCMC 方法是稳态的, 模型构建是合理的.图 5.3 纵向子模型(前 6 个)和生存子模型(后 3 个)各参数的迭代轨迹图
【学位授予单位】：广西师范学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：O212

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 石鹏;;基于模型与建模的化学学习过程设计[J];化学教育;2016年23期

2 陈新传;;传送带模型分析及应用[J];中学物理教学参考;2016年18期

3 张梦芸;;“运动的完成”教学设计[J];中学生物教学;2017年02期

4 马薇;郭晓丽;魏锐;王澜;;对电解模型的追问与重构[J];中学化学教学参考;2017年05期

5 杨玉琴;;化学核心素养之“模型认知”能力的测评研究[J];化学教学;2017年07期

6 李明;;人口的模型分析[J];中小企业管理与科技(中旬刊);2017年01期

7 郑行军;;圆盘模型的拓展分析[J];理科考试研究;2017年07期

8 陆陈骁;冯佳媛;;国际市场投资心理研究——基于函数GARCH-M模型的视角[J];智富时代;2017年06期

9 芦敬毅;;两类传送带模型分析[J];新课程(下);2017年06期

10 ;新知客[J];视野;2017年18期

相关会议论文 前10条

1 钱林晓;王一涛;;对应试教育条件下学生学习行为的模型分析[A];2005年中国教育经济学年会会议论文集[C];2005年

2 朱萍;刘伟泽;万立滨;;基于实证研究的知识管理路线、方法和模型分析[A];航空工业档案学会七届四次理事会暨2013年度优秀论文交流会论文集[C];2013年

3 贺小明;闫秀峰;杨克修;付尽芳;;火电厂物流系统模型分析研究[A];人才、创新与老工业基地的振兴——2004年中国机械工程学会年会论文集[C];2004年

4 王新心;;北京货物运输量的模型分析[A];第六届中国青年运筹与管理学者大会论文集[C];2004年

5 林志炳;许保光;蔡晨;;基于消费者偏好的混合渠道模型分析[A];中国优选法统筹法与经济数学研究会第七届全国会员代表大会暨第七届中国管理科学学术年会论文集[C];2005年

6 贺小明;闫秀峰;杨克修;付尽芳;;火电厂物流系统模型分析研究[A];2004年中国机械工程学会年会论文集：物流工程与中国现代经济——第七届物流工程学术年会专辑[C];2004年

7 张贝;张好智;;逆向物流网络设计模型分析与算法(英文)[A];可持续发展的中国交通——2005全国博士生学术论坛（交通运输工程学科）论文集（上册）[C];2005年

8 张黎;;影响企业知识扩散因素的模型分析[A];现代工业工程与管理研讨会会议论文集[C];2006年

9 张元萍;陈闯;王力平;;天津市科技型中小企业融资体系构建与整合——基于要素重组下三维动态模型分析[A];新规划·新视野·新发展——天津市社会科学界第七届学术年会优秀论文集《天津学术文库》（下）[C];2011年

10 陈杰姝;;电子渠道建设模型分析[A];第七届中国通信学会学术年会论文集[C];2010年

相关重要报纸文章 前10条

1 陈永伟;回归本源，，拷问根基[N];中华读书报;2017年

2 信达证券首席策略分析师、研发中心执行总监 陈嘉禾;研究市场并不难 让小模型成为好帮手[N];证券时报;2017年

3 媛萍;用模型分析企业战略要素[N];中国高新技术产业导报;2002年

4 邹至庄 美国普林斯顿大学经济学教授;如何用模型分析中国经济？[N];企业家日报;2015年

5 江苏省昆山市地税局;模型分析树标杆 层层深入破税案[N];中国税务报;2010年

6 隋彭生;合同成立与生效的八个模型分析[N];法制日报;2006年

7 山东 汪超;利用水杯水位对基本放大电路非线性失真进行模型分析[N];电子报;2012年

8 中国人民大学公共政策研究院执行副院长 毛寿龙;为何纯市场模型分析不了中国房地产市场[N];中国经济导报;2016年

9 田学科;山体为什么会移动[N];地质勘查导报;2006年

10 陈冠因;铜价三季度存反弹机会[N];中国证券报;2013年

相关博士学位论文 前10条

1 朱华锋;几类可观测序列驱动的条件异方差模型研究[D];广州大学;2017年

2 汪玲玲;两类DSGE模型的结构计量分析方法及其应用研究[D];天津财经大学;2017年

3 段巍巍;高维组学研究中的贝叶斯多位点模型[D];南京医科大学;2018年

4 王亚;基于极限学习机改进模型的煤矿突水水源识别研究[D];安徽理工大学;2018年

5 蒋艳明;鼻咽癌预后模型的建立及验证[D];广西医科大学;2018年

6 梁鸣;受神经科学启发的计算机识别和注意模型[D];清华大学;2016年

7 吴群刚;制度变迁对长期经济绩效的影响机制：理论、模型及应用[D];清华大学;2002年

8 霍映宝;CSI模型构建及其参数的GME的综合估计研究[D];南京理工大学;2004年

9 段志刚;中国省级区域可计算一般均衡建模与应用研究[D];华中科技大学;2004年

10 孙志刚;复合材料高精度宏-细观统一本构模型及其应用研究[D];南京航空航天大学;2005年

相关硕士学位论文 前10条

1 赵宝;考虑桩-土相互作用的结合梁斜拉桥地震反应分析[D];长安大学;2018年

2 艾慧;基于Ising模型的群体观点演化研究[D];宁夏大学;2018年

3 王一茸;基于纵向生存数据的建模方法研究及其在肝硬化数据中的应用[D];广西师范学院;2018年

4 易蕊;化学师范生模型认知能力的测查研究[D];南京师范大学;2018年

5 孙丽;基于组合模型的高铁客运量预测研究[D];兰州交通大学;2018年

6 王侠林;基于概率话题模型的菌群信息分布特性研究[D];昆明理工大学;2018年

7 李亚慧;机器阅读理解模型中的关键问题研究[D];哈尔滨工业大学;2018年

8 陈彬;一个改进的空间随机前沿模型[D];辽宁师范大学;2018年

9 李宝超;基于Digital Twin模型的3C非标检测设备精益优化设计研究[D];山东大学;2018年

10 张胡伟;考虑零售商失望—欣喜行为的订货模型及应用研究[D];东北大学;2015年

本文编号：2626603