对联合模型的多重插补及诊断

发布时间：2021-01-02 17:44

　　对于联合纵向数据和生存数据构建模型已经成为临床试验分析的关键的手段,这是一个快速发展的统计方向。现在的联合模型文献大多数集中在模型构建和优化方面,而模型诊断和评估却很少被关注,这是因为生存结果会导致纵向数据的非随机缺失。缺失数据中的统计信息不全,无法判段准确的模型形式。本文中提出了多重插补法来获取完整数据,进而进行残差图诊断。因为多重插补数据是基于完整数据模型模拟产生的,故计算得到的残差继承了完整数据特点,而且这个方法的实施步骤简便,并且进一步通过Brier Score方法预测了构建的联合模型的动态预测误差情况。 

【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】：47 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 背景介绍
2 文献综述
3 联合模型
    3.1 纵向数据子模型
    3.2 生存数据子模型
    3.3 联合建模和模型估计
4 联合模型的诊断
    4.1 观察数据残差
    4.2 多重插补
        4.2.1 固定复诊时间多重插补残差
        4.2.2 随机复诊时间多重插补残差
    4.3 动态预测的准确性预计
5 实例分析
    5.1 案例研究和联合模型拟合的描述
        5.1.1 Mental数据
        5.1.2 Heart数据
    5.2 实例数据分析结果
6 仿真模拟
    6.1 模拟研究的结果
结论
致谢
参考文献



本文编号：2953359