张素红；张颖；凯瑟琳·查洛纳；杰克·T·斯台普顿。 二元杂交删失生存数据的copula模型及其在MACS研究中的应用。 （英语） Zbl 1322.62295号 寿命数据分析。 16，第2期，231-249（2010）. 摘要：提出了一个混合删失的双变量生存数据的copula模型，用于研究感染HIV的个体的生存时间与感染其他病毒的持续时间之间的关系。HIV感染者的存活率被正确审查，额外病毒的持续时间受间隔审查情况1的影响。提出了一种伪似然方法来研究这种混合删失下两个事件时间之间的关联。基于经验过程理论，建立了伪似然估计的渐近一致性和正态性。仿真研究表明，在中等样本量的情况下，估计器具有良好的性能。该方法被应用于一项激励性HIV研究，该研究调查了GB病毒C型（GBV-C）联合感染对HIV感染者生存时间的影响。 引用于4文件 MSC公司： 62号05 可靠性和寿命测试 62N01号 审查数据模型 62小时05 多元概率分布的表征与结构理论；连接线 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：关联度量；二元生存模型；交配；当前状态数据；肯德尔的\（\陶\）；右删失数据；经验过程 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Zhang}等人，《寿命数据分析》。16，第2号，231--249（2010；Zbl 1322.62295） 全文： 内政部 链接 参考文献： [1] Birk M，Lindback S，Lidman C（2002）在HIV-1感染患者队列中，GB病毒C复制对预后没有影响。艾滋病16:2482-2485·doi:10.1097/00002030-200212060-00017 [2] 丁AA，王伟（2004）双变量现状数据的独立性检验。美国统计协会期刊99:145–155·Zbl 1089.62508号 ·doi:10.1198/016214500000142 [3] Fleming TR，Harrington DP（1991），计数过程和生存分析。约翰·威利；Sons，纽约 [4] Groeneboom P，Wellner JA（1992）信息界和非参数最大似然估计。博克豪泽，波士顿·Zbl 0757.62017号 [5] Hougaard P（1989）拟合多元失效时间分布。IEEE Trans Reliab 38:444–448·Zbl 0694.62051号 ·doi:10.1109/24.46460 [6] Hsu L，Prentice RL（1996）mantel-haenszel检验对双变量失效时间数据的推广。生物特征4:905–911·Zbl 0885.62057号 ·doi:10.1093/biomet/83.4.905 [7] Huang J，Wellner JA（1995）区间删失数据线性泛函npmle的渐近正态性，情形1。内尔统计局49:153–163·Zbl 0832.62029号 ·文件编号：10.1111/j.1467-9574.1995.tb01462.x [8] Kalbfleisch JD，Prentice RL（2002）《失效时间数据的统计分析》，第2版。Wiley Interscience，纽约 [9] Liang KE，Self SG，Bandeen-Rocche K，Zeger S（1995）多元失效时间数据回归分析的一些最新发展。寿命数据分析1:403–415·Zbl 0878.62086号 ·文件编号：10.1007/BF00985452 [10] Nelsen RB（2006）《连接词导论》，第2版。纽约施普林格-弗拉格·Zbl 1152.62030 [11] Oakes D（1982）《审查中独立性的一致性检验》，生物计量38:451–455·Zbl 0493.62087号 ·doi:10.2307/2530458 [12] Oakes D（1989）脆弱性诱发的双变量生存模型。美国统计协会J Am Stat Assoc 84:487–493·Zbl 0677.62094号 ·doi:10.1080/01621459.1989.10478795 [13] Oakes D（2000）生存分析。美国统计协会期刊95:282–285·doi:10.1080/01621459.2000.10473923 [14] Pepe MS（1991）在多终点研究中对依赖风险事件的推断。美国统计协会J Am Stat Assoc 86:770–778·Zbl 0735.62106号 ·doi:10.1080/01621459.1991.10475108 [15] Shih JH，Louis T（1995）关于双变量生存数据copula模型中关联参数的推断。生物识别51:1384-1399·Zbl 0869.62083号 ·doi:10.2307/2533269 [16] Shih JH，Louis TA（1996）双变量生存数据的独立性检验。生物计量学4:1440–1449·Zbl 0897.62123号 ·doi:10.2307/2532857 [17] Tillmann H、Heiken H、Knapik-Botor A、Heringlake S、Ockenga J等人（2001年）感染GB病毒C和降低HIV感染患者死亡率。《新英格兰医学杂志》345:715–724·doi:10.1056/NEJMoa010398 [18] Toyoda H，Fukuda Y等人（1998）GB病毒C/庚型肝炎病毒联合感染对日本血友病患者HIV感染过程的影响。《获得性免疫缺陷综合征与逆转录病毒杂志》17:209–213·doi:10.1097/00042560-199803010-00004 [19] van der Vaart AW（1998）《渐近统计》。剑桥大学出版社·Zbl 0910.62001号 [20] van der Vaart AW，Wellner JA（1996），弱收敛和经验过程及其在统计学中的应用。纽约施普林格-弗拉格·Zbl 0862.60002号 [21] von Mises R（1947）关于可微统计函数的渐近分布。数学统计年鉴18:309–348·Zbl 0037.08401号 ·doi:10.1214/aoms/1177730385 [22] Wang W，Ding AA（2000）关于评估双变量现状数据的相关性。生物特征87:879–893·Zbl 1028.62077号 ·doi:10.1093/生物技术/87.4879 [23] Williams C、Klinzman D、Yamashita T、Xiang J等人（2004），艾滋病毒感染男性中持续GB病毒C感染和存活率。《新英格兰医学杂志》350:981–990·doi:10.1056/NEJMoa030107 [24] Xiang J、Wunschmann W、Diekema D、Klinzman D、Patrick K等（2001）与GB病毒C联合感染对HIV感染患者生存率的影响。《新英格兰医学杂志》345:707–714·doi:10.1056/NEJMoa003364 [25] Zhang W，Chaloner K，Tillmann HS，Williams CF，Stapleton JT（2006）早期和晚期GBV-C病毒血症对HIV感染者生存率的影响：荟萃分析。HIV医学7:173–180·文件编号：10.1111/j.1468-1293.2006.00366.x 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，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。