多类型的复发事件数据下一类混合模型

发布时间：2017-09-24 05:11

  本文关键词：多类型的复发事件数据下一类混合模型

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【摘要】：在本文中,我们针对多类型的复发事件数据提出了一类混合模型,该模型包含比例率模型和Box-Cox转移率模型作为其特殊情况.新模型可以刻画具有成比例和收敛性质的协变量效应.我们基于估计方程方法给出了该模型中未知参数的估计,并证明了估计的强相合性和渐近正态性.最后,我们提出了一种基于残差的模型检验方法.
【作者单位】： 齐鲁师范学院数学学院;首都经济贸易大学统计学院;吉林大学数学学院;
【关键词】： 多类型复发事件 混合模型 模型检验 估计方程 比例和收敛效应
【基金】：国家自然科学基金(Nos.11201315,11301212) 中国博士后科学基金(No.2014M550861)资助项目
【分类号】：R181.2
【正文快照】： 1引言复发事件数据在医学或流行病学研究中是普遍存在的,其中人们感兴趣的结果可能只有一种类型,并且可能不止发生一次,此类结果称为单类型复发事件.例如,HIV病人可能反复被感染如果在研究中存在多种感兴趣的事件类型,并且这些感兴趣的结果在观察时间内可能反复发生,这样的结

【共引文献】

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本文编号：909525