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李若莎；彭丽敏

左路半竞争风险数据的变系数细分回归。 （英语） Zbl 1298.62166号

《多元分析杂志》。 131, 65-78 (2014).
摘要：当疾病里程碑事件发生的时间受到死亡的依赖性审查时，生物医学研究中经常出现半竞争风险数据，然而，里程碑事件的发生并不排除对其进行观察。在观测研究中，这种数据的分析可能会因左截断而变得更加复杂。在这项工作中，我们研究了左路半竞争风险数据的变系数细分回归模型。我们的方法适当地考虑了数据的特定截断和删减特征，而且具有适应潜在变化的协变量效应的灵活性。该方法易于实现，所得估计量具有良好的渐近性质。我们还提出了推断，如科尔莫戈罗夫·斯米尔诺夫类型和克拉梅·冯·米塞斯类型的协变量效应假设检验程序。仿真研究和丹麦糖尿病登记处的应用表明，该方法具有良好的有限样本性能和实用性。

引用于2文件

MSC公司：

62N01号 审查数据模型
62号02 生存分析和删失数据中的估计
62号03 生存分析和审查数据中的测试
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：

累积发病率；左截断；假设检验；观测研究；注册表数据分析；时变系数

软件：

cmprsk公司；cmprskQR软件
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.Li}和textit{L.Peng}，J.多元分析。131、65-78（2014年；Zbl 1298.62166）
全文： 内政部

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