本文關(guān)鍵詞：基于廣義加—乘危險(xiǎn)率模型的成本節(jié)約型試驗(yàn)研究

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【摘要】：在流行病學(xué)研究、預(yù)防醫(yī)學(xué)臨床試驗(yàn)、金融學(xué)和其它的科學(xué)調(diào)查研究中,有些事件發(fā)生率很低,而對(duì)所有的研究個(gè)體進(jìn)行協(xié)變量收集所需花費(fèi)的成本往往很高,從而使得一些試驗(yàn)在實(shí)踐中難以進(jìn)行。在這樣的背景下,學(xué)者們提出了成本節(jié)約型的試驗(yàn)來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。在這一類(lèi)試驗(yàn)中,研究者僅僅針對(duì)所有的發(fā)生感興趣的事件的個(gè)體(病例)以及總體的一個(gè)隨機(jī)子集進(jìn)行協(xié)變量歷史數(shù)據(jù)的收集。常用的兩種成本節(jié)約型試驗(yàn)為病例隊(duì)列試驗(yàn)(Case-cohort)和嵌入型病例對(duì)照試驗(yàn)(Nested case control,簡(jiǎn)稱(chēng)NCC)。病例隊(duì)列試驗(yàn)在試驗(yàn)的開(kāi)始即抽取一個(gè)隨機(jī)樣本,而NCC試驗(yàn)在每一個(gè)病例發(fā)生時(shí)的所有依然生存的個(gè)體中隨機(jī)抽取對(duì)照樣本。學(xué)者們對(duì)Cox模型、加法模型、比例優(yōu)勢(shì)模型、加速失效時(shí)間模型以及線(xiàn)性變換模型等危險(xiǎn)率模型進(jìn)行了病例隊(duì)列試驗(yàn)的研究；對(duì)Cox模型、線(xiàn)性變換模型等危險(xiǎn)率模型進(jìn)行了NCC試驗(yàn)的研究。論文討論基于廣義的加-乘危險(xiǎn)率模型的病例隊(duì)列試驗(yàn)和NCC試驗(yàn)。廣義加-乘危險(xiǎn)率模型應(yīng)用廣泛,包含Cox模型(乘法模型)和加法模型。論文討論如下三個(gè)問(wèn)題： 1.基于單變量的廣義加-乘危險(xiǎn)率模型的病例隊(duì)列試驗(yàn)。由于不能完全觀察到所有個(gè)體的協(xié)變量的信息,因而需要構(gòu)造新的估計(jì)方程。論文以倒概率加權(quán)形式的估計(jì)方程對(duì)回歸參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。在討論參數(shù)估計(jì)的漸近性質(zhì)時(shí),主要運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)過(guò)程的相關(guān)理論來(lái)證明估計(jì)量的相合性以及漸近正態(tài)性。論文考慮獨(dú)立的貝努里抽樣和分層簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣這兩種常用的抽樣機(jī)制,在這兩種情況下分別對(duì)參數(shù)的估計(jì)和大樣本性質(zhì)進(jìn)行研究。論文給出了累積的基準(zhǔn)危險(xiǎn)率函數(shù)和參數(shù)估計(jì)的極限協(xié)方差矩陣的相合估計(jì)以進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷。論文使用Monte Carlo模擬試驗(yàn)來(lái)評(píng)價(jià)估計(jì)量在有限樣本下的表現(xiàn)。在這一部分,對(duì)NWTSG研究數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,來(lái)闡述所提出的方法在實(shí)踐中的應(yīng)用。 2.基于多變量的廣義加-乘危險(xiǎn)率模型的病例隊(duì)列試驗(yàn)。多變量的生存時(shí)間數(shù)據(jù)在經(jīng)濟(jì)、財(cái)務(wù)、生物醫(yī)學(xué)和其它的科學(xué)調(diào)查領(lǐng)域中的應(yīng)用越來(lái)越常見(jiàn)。鑒于未知的相關(guān)性結(jié)構(gòu)以及刪失機(jī)制,對(duì)多變量生存時(shí)間數(shù)據(jù)進(jìn)行分析通常比較復(fù)雜�；诙嘧兞可鏀�(shù)據(jù)的成本節(jié)約型試驗(yàn)的研究是非常有限的。論文研究多重事件數(shù)據(jù)和聚類(lèi)數(shù)據(jù)這兩種常見(jiàn)的情形。在這兩種情形下,分別構(gòu)造了估計(jì)方程,并討論估計(jì)量的大樣本性質(zhì)和統(tǒng)計(jì)推斷過(guò)程。同樣,在這一部分,使用Monte Carlo模擬試驗(yàn)來(lái)評(píng)價(jià)估計(jì)量在有限樣本下的表現(xiàn)。通過(guò)對(duì)Busselton研究數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析來(lái)說(shuō)明所提出的方法在實(shí)踐中的應(yīng)用。 3.基于單變量的廣義加-乘危險(xiǎn)率模型的NCC試驗(yàn)。在這一部分,同樣分貝努里抽樣和簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣進(jìn)行討論。在每一種抽樣機(jī)制下,論文分別建立了倒概率加權(quán)形式的估計(jì)方程進(jìn)行參數(shù)估計(jì),并且證明了估計(jì)量的大樣本性質(zhì),討論了估計(jì)量的統(tǒng)計(jì)推斷過(guò)程。Monte Carlo模擬試驗(yàn)結(jié)果被用來(lái)評(píng)價(jià)估計(jì)量在有限樣本下的表現(xiàn)。使用NWTSG研究數(shù)據(jù)來(lái)闡述估計(jì)方法的實(shí)際應(yīng)用。 論文的研究成果可以為醫(yī)學(xué)臨床試驗(yàn)、財(cái)務(wù)金融和社會(huì)調(diào)查的研究者提供理論依據(jù)和實(shí)踐指導(dǎo)。
【關(guān)鍵詞】：加-乘危險(xiǎn)率模型 病例隊(duì)列試驗(yàn) 嵌入型病例對(duì)照試驗(yàn) 偽似然函數(shù) 計(jì)數(shù)過(guò)程
【學(xué)位授予單位】：復(fù)旦大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類(lèi)號(hào)】：R181.3
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-9
• 第一章 引言9-13
• 1.1 成本節(jié)約型試驗(yàn)設(shè)計(jì)9-10
• 1.2 廣義加-乘危險(xiǎn)率模型10-11
• 1.3 研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)安排11-13
• 第二章 基于單變量廣義加-乘危險(xiǎn)率模型的病例隊(duì)列試驗(yàn)(Case-cohort)13-28
• 2.1 貝努里抽樣13-20
• 2.1.1 估計(jì)方程13-14
• 2.1.2 漸近性質(zhì)14-17
• 2.1.3 推斷過(guò)程17-20
• 2.2 分層簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣20-23
• 2.2.1 估計(jì)方程20-21
• 2.2.2 漸近性質(zhì)與推斷過(guò)程21-23
• 2.3 數(shù)值模擬23-25
• 2.4 實(shí)際數(shù)據(jù)分析25-28
• 第三章 基于多變量廣義加-乘危險(xiǎn)率模型的病例隊(duì)列試驗(yàn)(Case-cohort)28-45
• 3.1 多重事件數(shù)據(jù)的病例隊(duì)列試驗(yàn)28-35
• 3.1.1 數(shù)據(jù)與模型28-30
• 3.1.2 貝努里抽樣30-33
• 3.1.3 分層簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣33-35
• 3.2 聚類(lèi)數(shù)據(jù)的病例隊(duì)列試驗(yàn)35-39
• 3.2.1 數(shù)據(jù)與模型35-36
• 3.2.2 估計(jì)方程、漸近性質(zhì)與推斷過(guò)程36-39
• 3.3 數(shù)值模擬39-43
• 3.3.1 多重事件數(shù)據(jù)的數(shù)值模擬39-41
• 3.3.2 聚類(lèi)數(shù)據(jù)的數(shù)值模擬41-43
• 3.4 實(shí)際數(shù)據(jù)分析43-45
• 第四章 基于單變量廣義加-乘危險(xiǎn)率模型的嵌入型病例對(duì)照試驗(yàn)(Nestedcase control)45-52
• 4.1 估計(jì)方程45-46
• 4.2 漸近性質(zhì)與推斷過(guò)程46-48
• 4.3 數(shù)值模擬48-49
• 4.4 實(shí)際數(shù)據(jù)分析49-52
• 第五章 結(jié)論52-53
• 參考文獻(xiàn)53-55
• 致謝55-57
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的論文57-58

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