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Chen，Chyong Mei陈咏梅;沈保生;黄伟伦

存在固化分数时间隔相关数据的半参数转换模型。 （英语） Zbl 1412.62146号

生物。J。 61，第1期，203-215（2019）.
摘要：当已知感兴趣的事件仅发生在由一系列随机检查时间引起的间隔内时，就会出现混合案例间隔相关数据。此类数据在纵向随访的疾病研究中常见。此外，医疗在过去十年中取得了进步，许多类型的疾病得到治愈的患者比例越来越高。因此，人们对生存数据的治疗模型越来越感兴趣，该模型假设人群中有一定比例的受试者不会经历感兴趣的事件。在本文中，我们考虑一个用于混合病例间隔相关数据回归分析的双组分混合治愈模型。第一部分是描述治愈率的逻辑回归模型，第二部分是描述未治愈受试者事件时间分布的半参数转换模型。我们对所考虑的模型提出了半参数最大似然估计。我们发展了一种EM型算法来获得回归参数的半参数最大似然估计（SPMLE），并建立了它们的一致性、效率和渐近正态性。大量仿真研究表明，SPMLE在各种设置下都能令人满意地工作。通过对美国国家航空航天局低压减压病数据的分析，说明了所提出的方法。

引用于4文件

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
62N01号 审查数据模型

关键词：

固化模型;EM算法;区间删失数据;半参数极大似然估计;转换模型
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{C.-M.Chen}等人，《生物》。J.61，No.1，203--215（2019；Zbl 1412.62146）
全文： 内政部

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