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哈尼·M·萨马维。;阿马尔·赫鲁;哈雷什·罗沙尼;尹晶晶;于丽丽;罗伯特·沃格尔

使用更有效的采样方法减少加速失效时间模型所需的样本量。 （英语） Zbl 1426.62303号

J.统计理论实践。 第3期第12期，第530-541页（2018年）.
总结：生存数据是时间-事件数据，如死亡时间、肿瘤出现时间或疾病复发时间。加速失效时间（AFT）模型提供了失效时间日志与协变量之间的线性关系，协变量通过收缩或扩展时间尺度影响预期失效时间。AFT模型在社会、医学、行为和公共卫生科学领域有着广泛的应用。在本文中，我们提出了一种更有效的招募受试者进行生存分析的抽样方法。我们建议使用移动极值排序集抽样（MERSS）或极值排序集合抽样（ERSS）方案，并基于已知与生存时间相关的易于评估的基线辅助变量进行排序。本文证明，与基于简单随机抽样（SRS）的方法相比，这些方法提供了更强大的测试程序，以及更有效的风险比估计。提供了理论推导和仿真研究。爱荷华州65岁以上农村健康研究数据用于说明本文中开发的方法。

引用于7文件

MSC公司：

62号05 可靠性和寿命测试
62D05型 抽样理论、抽样调查
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

加速失效时间模型;危险比;极值排序集抽样;移动极值排序集抽样;生存分析
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{H.M.Samawi}等人，J.Stat.理论实践。12，第3号，530--541（2018；Zbl 1426.62303）
全文： 内政部

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