多重插补法研究病例队列下加法乘法风险模型

发布时间：2020-12-15 00:21

　　在本篇文章中,我们考虑多重插补法研究病例队列下的加法乘法风险模型。在病例队列研究中,主要暴露变量仅仅在一些选定的情况下测量而来,但其他的协变量则通常从整个队列中获得。在许多潜在的大群体中,并不能对所有个体进行昂贵的暴露变量进行测量。因此,接触性疾病关联研究通常基于病例队列研究,其中仅对抽样的个体获得完整的信息。然而,在整个队列中,可能有大量可用的关于廉价协变量的信息,并且可能是主要暴露变量的替代品,而这些通常未被使用。我们将病例队列研究加上队列的其余部分视为缺少数据的全队列研究。因此,我们提出在分析来自子研究的数据时,使用多重插补法来利用整个队列中的信息。我们使用完整的观测数据来拟合模型。这种利用不完全数据的方法——多重插补法,我们把它考虑为一个缺失协变量的特殊案例设计,来用于估计加法乘法风险模型的回归参数。针对插补模型,我们提出了一种基于拒绝抽样的插补方法,这是一种简单的可自然应用于一般随机缺失情况的插补方法。之后我们通过大量的仿真研究检验拒绝抽样方法的插补效果。此外,我们还以癌症数据为例,证明了所提出的插补方法的过程。 

【文章来源】：大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：31 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
引言
1 病例队列下的加法乘法风险模型
    1.1 加法乘法风险模型介绍
    1.2 病例队列下的研究模型
2 估计方法
    2.1 多重插补法
    2.2 基于拒绝抽样的插补模型
3 模拟研究
    3.1 设置1（子队列个数为500）
    3.2 设置2（子队列个数为1000）
    3.3 实验结论
4 利用肿瘤数据进行分析
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢



本文编号：2917283