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.2017年9月；104（3）：505-525。
doi:10.1093/biomet/asx029。 Epub 2017年7月12日。

多元区间相关数据下半参数回归模型的极大似然估计

曾东林 1, 费高 1, D Y林 1
附属公司

多元区间相关数据下半参数回归模型的极大似然估计

曾东林等。 生物特征. 2017年9月.

摘要

当存在多种类型的故障或研究对象聚集且已知每个故障时间仅位于某个区间时，就会出现以区间为中心的多元故障时间数据。我们通过考虑一类具有随机效应的半参数变换模型，研究了可能与时间相关的协变量对多变量失效时间的影响，并研究了一般区间截尾方案下的非参数最大似然估计。我们证明了所提出的有限维参数估计量是一致的和渐近正态的，具有达到半参数效率界的极限协方差矩阵，并且可以通过剖面似然一致估计。此外，我们还开发了一种EM算法，该算法对于任意数据集都能稳定收敛。最后，我们评估了所提方法在广泛模拟研究中的性能，并使用社区动脉粥样硬化风险研究中的数据说明了它们的应用。

关键词：电流状态数据；EM算法；多变量失效时间数据；非参数似然；剖面似然；比例危险；比例赔率；随机效果。

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数字

图1。
图1。
估计Λ(t吨)对于聚集数据：实线和虚线分别显示真实值和平均估计值，其中每个估计值基于10000个重复。
图2。
图2。
居住在北卡罗来纳州福塞斯县53岁、体重指数为30 kg/m的一名非洲裔美国女性和一名白人女性无病概率的估计 2血糖97 mg/dl，收缩压125 mmHg，舒张压70 mmHg：（a）糖尿病；（b） 高血压。在每个面板中，上部实心、虚线和虚线分别代表比例风险、比例赔率和选定模型下的白人个体；下面的实线、虚线和虚线分别适用于比例风险、比例赔率和选定模型下的非洲裔美国人。
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