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詹天宇；道格拉斯·沙贝尔（Douglas E.Schaubel）。

生存率的半参数时间过程回归。 （英语） Zbl 1429.62640号

寿命数据分析。 25，第2号，322-340（2019）.
总结：在过去的10–15年中，复发/终末事件数据结构在方法上有了相当大的发展。数据结构出现频率越来越高的一个例子是，复发事件是住院，而最终事件是死亡。我们考虑响应“出院后生存”，定义为一个时间过程（指示函数），当受试者当前活着且未住院时，取值为1，否则取值为0。出院后生存率是分析慢性病患者住院/存活率的一种有用的替代策略，反应变量表示通过纳入客观生活质量成分来改善生存时间。我们考虑的半参数模型假设了乘法协变量效应，并未指定存活和非存活的基线概率。使用零位估计方程，可以在不估计未指定基线概率过程的情况下计算所提出的回归参数估计量，尽管随后可以在截尾分布的支持下估计任何时间点的基线概率。我们证明了回归参数估计是渐近正态的，并且基线概率函数估计收敛于高斯过程。仿真研究表明，我们的估计方法具有令人满意的有限样本性能。建议的方法应用于透析结果和实践模式研究（DOPPS），这是一项国际终末期肾病研究。

MSC公司：

62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
62号05 可靠性和寿命测试
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）

关键词：

经验过程；多重插补；反复发生的事件；相对风险；半参数模型；终端事件

软件：

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\textit{T.Zhan}和\textit{D.E.Schaubel}，《寿命数据分析》。25，第2号，322--340（2019年；Zbl 1429.62640）
全文： 内政部 链接

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