汉族、苗族;韩东晓;孙柳泉 一类循环间隔时间的部分线性变换模型。 （英语） Zbl 1462.62599号 Commun公司。统计、理论方法 47，第3期，739-766（2018）. 摘要：在本文中，我们提出了一类递归间隙时间数据的一般部分线性变换模型，该模型通过引入非线性协变量效应扩展了线性变换模型并将部分线性比例风险和部分线性比例优势模型作为特例包括在内。建立了全局和局部估计方程来估计参数和非参数协变量效应，并建立了所得到的估计量的渐近性质。通过模拟研究评估了所提出估计量的有限样本行为，并将其应用于慢性肉芽肿疾病的临床研究。 引用于1文件 理学硕士： 62号02 生存分析和删失数据中的估计 62N01号 审查数据模型 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：估计方程;间隙时间;局部多项式;部分线性变换模型;反复发生的事件 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Han}等人，Commun。Stat.，Theory Methods 47，No.3，739--766（2018；Zbl 1462.62599） 全文： 内政部 参考文献： [1] Aalen、O.O.和E.Husebye。1991.形成更新过程的重复事件的统计分析。医学统计学10:1227-40。 [2] Andersen，P.K.和R.D.Gill。1982.计数过程的考克斯回归模型：一项大样本研究。统计年鉴10:1100-20·Zbl 0526.62026号 [3] Cai，J.、J.Fan、J.Jiang和H.Zhou。2007年a。多元生存数据的部分线性风险回归。美国统计协会杂志102:538-51·Zbl 1172.62328号 [4] Cai，J.、J.Fan、H.Zhou和Y.Zhou。2007年b。多元失效时间数据的变系数危险模型。《统计年鉴》35:324-54·Zbl 1114.62104号 [5] 卡罗尔、R.J.、J.范、I.吉贝尔斯和M.P.旺德。1997.广义部分线性单指数模型。美国统计协会杂志92:477-89·Zbl 0890.62053号 [6] Chang，S.H.2004年。评估重复事件中连续逗留的加速失效时间模型中的边际效应。终身数据分析10:175-90·Zbl 1058.62082号 [7] Chang、S.H.和M.C.Wang。1999.重现期数据的条件回归分析。美国统计协会杂志94:1221-30·Zbl 0998.62082号 [8] Chen，K.，Z.Jin和Z.Ying。2002.截尾数据转换模型的半参数分析。生物特征89:659-68·Zbl 1039.62094号 [9] Chen，Y.H.2009年。半参数变换模型中的加权Breslow型和最大似然估计。生物特征96:591-600·Zbl 1170.62024号 [10] 科克伦，W.G.，1977年。取样技术。纽约：威利·Zbl 0353.62011号 [11] 库克、R.J.和J.F.劳利斯。2007.复发事件的统计分析。纽约：斯普林格·Zbl 1159.62061号 [12] 库克、R.J.、J.F.劳利斯、L.拉克哈尔-柴伊布和K.-A.李。2009.事件依赖性审查和终止下复发事件平均功能和治疗效果的稳健估计：应用于骨转移癌的骨骼并发症。《美国统计协会杂志》104:60-75·Zbl 1388.62281号 [13] Darlington，G.A.和S.N.Dixon。2013.重复间隔时间数据的事件加权比例风险建模。医学统计学32:124-30。 [14] Dong、L.和L.Sun。2015年，针对复发事件数据的灵活半参数转换模型。终身数据分析21:20-41·Zbl 1322.62017年 [15] 杜，P.2009。重复事件数据中间隔时间的非参数建模。终身数据分析15:256-77·Zbl 1282.62215号 [16] Fan，J.、I.Gijbels和M.King。1997.风险回归中的局部似然和局部偏似然。《统计年鉴》25:1661-90·Zbl 0890.62023号 [17] Fleming，T.R.和D.P.Harrington。1991.计数过程和生存分析。纽约：威利·Zbl 0727.62096号 [18] Ghosh，D.和D.Y.Lin.2002。复发事件和终末事件的边际回归模型。中国统计局12:663-88·Zbl 1005.62084号 [19] 甘贝尔，E.J.1960。二元指数分布。美国统计协会杂志55:698-707·Zbl 0099.14501号 [20] Huang，J.1999。部分线性可加Cox模型的有效估计。《统计年鉴》27:1536-63·Zbl 0977.62035号 [21] Huang、X.和L.Liu。2007.生存率和复发事件间隔时间的联合脆弱性模型。生物统计学63:389-97·Zbl 1137.62076号 [22] 黄，Y.和Y.Q.Chen。2003.复发事件之间差距的边际回归。终身数据分析9:293-303·Zbl 1116.62422号 [23] Jin，Z.，Z.Ying和L.J.Wei。2001。一种通过扰动极小值的简单重采样方法。生物特征88:381-90·Zbl 0984.62033号 [24] Kalbfleisch、J.D.、D.E.Schaubel、Y.Ye和Q.Gong。2013年，用于分析复发事件和终末事件的估计函数方法。生物统计学69:366-74·Zbl 1274.62802号 [25] Kang、F.、L.Sun和X.Zhao。2015年。一类用于重复间隔时间的转换危险模型。计算统计与数据分析83:151-67·Zbl 1507.62088号 [26] Lin、D.Y.、W.Sun和Z.Ying。1999.用删失数据对连续事件间隙时间分布的非参数估计。生物特征86:59-70·Zbl 0917.62030号 [27] Lin，D.Y.，L.J.Wei，I.Yang和Z.Ying。2000.复发事件平均值和比率函数的半参数回归。英国皇家统计学会期刊B辑62:711-30·Zbl 1074.62510号 [28] Lin，D.Y.，L.J.Wei和Z.Ying。1998.计数过程的加速故障时间模型。生物特征85:605-18·Zbl 0947.62069号 [29] Lin，D.Y.，L.J.Wei和Z.Ying。2001.点过程的半参数转换模型。美国统计协会期刊96:620-8·Zbl 1017.62071号 [30] 刘、B.、W.Lu和J.Zhang。2014.复发事件数据的加速强度-脆弱性模型。生物计量学70:579-87·Zbl 1299.62095号 [31] 卢，W.2005。基于线性变换模型的多元事件时间的边际回归。终身数据分析11:389-404·Zbl 1099.62114号 [32] Lu，W.和H.H.Zhang。2010年，关于部分线性变换模型的估计。美国统计协会杂志105:683-91·兹比尔1392.62297 [33] Luo，X.和C.Y.Huang。2011.使用加权风险集方法和改进的簇内重采样方法分析重复间隔时间数据。医学统计30:301-11。 [34] Luo，X.、C.Y.Huang和L.Wang。2013.重复间隔时间数据的分位数回归。生物统计学69:375-85·Zbl 1274.62832号 [35] Pepe，M.S.和J.Cai。1993年。反复故障时间和时间相关协变量的一些图形显示和边际回归分析。美国统计协会杂志88:811-20·Zbl 0794.62074号 [36] 波拉德，D.1990。经验过程：理论与应用，NSF-CBMS概率统计区域会议系列第2卷。加利福尼亚州海沃德：数理统计研究所·Zbl 0741.60001号 [37] Schaubel，D.E.和J.Cai。2004.有序多元故障时间数据的间隙时间风险函数的回归方法。生物特征91:291-303·Zbl 1081.62103号 [38] Shorack，G.R.和J.A.Wellner。1986.统计应用的经验过程。纽约：威利·Zbl 1170.62365号 [39] 斯特劳德曼，R.L.2005。加速间隙时间模型。生物医学92:647-66·Zbl 1183.62172号 [40] Sun、L.、D.Park和J.Sun。2006.重复间隔时间的加性风险模型。《中国统计》16:919-32·Zbl 1107.62106号 [41] Sun，L.、X.Zhao和J.Zhou。2011.复发事件数据的一类混合模型。加拿大统计杂志39:578-90·Zbl 1228.62127号 [42] Wang，M.C.和S.H.Chang。1999.复发生存函数的非参数估计。美国统计协会杂志94:146-53·兹比尔0999.62079 [43] Zeng，D.和J.Cai。2010年。具有信息性终末事件的复发事件的半参数加性比率模型。生物特征97:699-712·Zbl 1195.62152号 [44] Zeng，D.，D.Y.Lin.2006年。计数过程半参数变换模型的有效估计。生物特征93:627-40·Zbl 1108.62083号 [45] Zeng，D.和D.Y.Lin.2007。具有重复事件随机效应的半参数变换模型。美国统计协会杂志102:167-80·Zbl 1284.62244号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。它的项目与zbMATH标识符启发式匹配，并且可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。