检索结果-内蒙古大学图书馆

中国卫生统计 2014年第5期31卷 741-745页

作者：陈霞张桥陈永杰李慧婷张秋菊刘美娜哈尔滨医科大学公共卫生学院卫生统计学教研室 150081 哈尔滨医科大学医务处

目的探讨回归校准法(RC)和模拟外推法(SIMEX)对logistic回归中测量误差的校正效果。方法通过SAS软件产生有测量误差的模拟数据,用RC和SIMEX对测量误差进行校正,对比设定的真实β值和校正后的β*值之间的差别,以评价校正效果。结果当X可... 详细信息

目的探讨回归校准法(RC)和模拟外推法(SIMEX)对logistic回归中测量误差的校正效果。方法通过SAS软件产生有测量误差的模拟数据,用RC和SIMEX对测量误差进行校正,对比设定的真实β值和校正后的β*值之间的差别,以评价校正效果。结果当X可精确测量时,在设定的σ2u条件下,RC1的校正效果较好;P-SIMEX仅当σ2u很小时校正效果较好。当X不可精确测量时,随着测量误差的增大,E-SIMEX的校正效果降低,而RC2的校正效果相对较稳定。结论无论X是否可测,在经典测量误差模型前提下,RC对logistic回归模型中测量误差的校正效果优于SIMEX,建议应用RC校正测量误差。

关键词：测量误差回归校准法模拟外推法 logistic回归回归稀释

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SIMEX方法在测量误差模型中的模拟研究

SIMEX方法在测量误差模型中的模拟研究

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作者：毛世超中国人民大学

学位级别：硕士

变量的测量误差问题可以在包括经济学、流行病学、工程学等在内的几乎所有的应用领域里出现，而人们在进行数据分析时这些误差常常被忽略，其原因可能是测量误差均非已知，而无从列入，但是如果误差太大，则所得结果的分析与推断将会受... 详细信息

变量的测量误差问题可以在包括经济学、流行病学、工程学等在内的几乎所有的应用领域里出现，而人们在进行数据分析时这些误差常常被忽略，其原因可能是测量误差均非已知，而无从列入，但是如果误差太大，则所得结果的分析与推断将会受到很大的影响。\n 自变量的测量误差问题会带来统计模型系数估计的有偏甚至不一致等严重后果，所以对统计模型中此类问题的研究一直是一个理论热点。Cook，J.R.和Stefanski，L.A.(1994)最先提出的模拟外推法(SIMEX)是解决此类问题的一种有效方法，能够得到所需估计参数的渐进一致估计量。经典的SIMEX估计方法有如下两个优点:①操作实施起来方便，只需要大量的计算机模拟计算;②应用广泛，在不同类型的统计模型中均能得到广泛的应用。\n 然而，在测量误差模型的参数估计中，运用SIMEX估计方法时有些问题仍需要做深入的研究。本文通过计算机模拟的方法，对SIMEX方法在不同误差分布、不同的可信率大小以及不同统计模型中的表现进行讨论，得出前人没有研究过的成果，主要结论有以下几点:\n ①相比较于不考虑数据测量误差问题时的Naive估计值，SIMEX估计值的估计精度更高，这在线性测量误差模型和非线性测量误差模型中的模拟实验中都得到了验证，并且对于测量误差服从多种不同的分布类型时也都有这样的结论成立。\n ②不同的可信率时，SIMEX方法的系数估计在偏差纠正方面的效果是不同的，通过本文模拟实验的结果可以看出，当可信率取值的范围为[0.3，0.7]时，相比较于Naive估计，提升的效果更加明显。\n ③从线性和非线性模型中SIMEX估计值的均方根误差角度来看，非线性模型需要有比线性模型更大的样本数据才能够保证SIMEX方法更好的估计效果。通过模拟实验的结果来看，可信率在0.7左右时RMSE提升得最多，在区间[0.3，0.9]时提升效果明显。\n ④从分布类型对SIMEX估计效果的影响来看，总的来说，就SIMEX估计效果而言，线性测量误差模型中，测量误差服从正态分布时比服从其他分布的效果更好;而在非线性测量误差模型中，不同的分布类型下SIMEX估计的效果没有过于明显的差别。\n 本论文共分为五章:第一章为导论，主要介绍选题背景和意义，相关文献研究结果，研究思路以及主要创新点;第二章为测量误差模型相关理论方法，主要论述测量误差的有关理论，线性测量误差模型和非线性测量误差模型这两种模型形式，以及测量误差模型参数估计中的几种方法;第三章主要为SIMEX方法在线性测量误差模型中的模拟实验，选取含有一个误差变量的多元线性测量误差模型，考虑模型在不同误差可信率、不同误差分布情况下SIMEX方法的应用效果;第四章主要为SIMEX方法在非线性测量误差模型中的模拟实验，选取自变量中带有测量误差问题的logistic回归模型，同样也是考虑模型在不同误差可信率、不同误差分布情况下SIMEX方法的应用效果;第五章为结论、建议和不足，总结模拟研究得出的主要结论，分析文章的不足之处并且指明以后论文的研究方向。

关键词：测量误差参数估计模拟外推法统计模型

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区间删失数据下带测量误差AFT模型的参数估计

区间删失数据下带测量误差AFT模型的参数估计

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作者：裴宜凡长春工业大学

学位级别：硕士

加速失效时间模型(Accelerated Failure Time Model,AFT模型)由于其更具灵活性,近年来受到了人们的广泛关注。在生存分析中,人们通过收集某些变量对个体感兴趣事件的发生时间进行预测,然而在实际研究中由于一些原因所收集到的数据具有... 详细信息

加速失效时间模型(Accelerated Failure Time Model,AFT模型)由于其更具灵活性,近年来受到了人们的广泛关注。在生存分析中,人们通过收集某些变量对个体感兴趣事件的发生时间进行预测,然而在实际研究中由于一些原因所收集到的数据具有测量误差,如果对带有误差的变量未进行处理可能会对个体感兴趣事件发生时间的预测产生影响。已有许多学者在右删失数据下对带测量误差的AFT模型进行研究,区间删失数据在实际研究中较为常见,基于以上背景,本论文在区间删失数据下对协变量带有测量误差的半参数AFT模型进行估计,本论文主要工作如下: 第一部分在Ⅰ型区间删失数据下对协变量带有测量误差的半参数AFT模型进行估计。由于随机误差项的分布形式未知,利用生存函数与累积风险函数之间的关系将线性AFT模型转化为用风险函数表示的加速风险模型。使用Ⅰ样条对分布形式未知的累积基线风险函数进行逼近,模型中的协变量具有测量误差,直接对似然函数求极大值得到参数的估计值可能具有偏差,使用模拟外推的方法对带有误差的协变量进行误差修正,并进行大量的数值模拟进而验证所提出方法的有效性,并将所提出的方法运用到心脑血管病的研究中。第二部分在Ⅱ型区间删失数据下对协变量带有测量误差的半参数AFT混合治愈模型进行参数估计。传统的生存函数没有考虑个体被治愈的可能,在该部分将AFT模型与治愈模型相结合,可以适用于更多的实际研究。根据生存函数与累积风险函数之间的关系将似然函数表示为风险函数的形式,在极大似然估计中,使用Ⅰ样条对分布形式未知的累积基线风险函数进行逼近,使用模拟外推的修正方法对带有误差的协变量进行误差修正,并进行大量的数值模拟进而验证所提出方法的有效性,并将所提出的方法运用到原发性胆汁性胆管炎的研究中。

关键词：加速风险模型测量误差 Ⅰ样条混合治愈模型模拟外推法

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Case-cohort抽样下协变量带测量误差的AFT模型研究

Case-cohort抽样下协变量带测量误差的AFT模型研究

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作者：陈丽玲南宁师范大学

学位级别：硕士

在生存分析领域的研究中,加速失效时间模型(Accelerated Failure Time Model,简称AFT模型)作为一种半参数模型,得到许多学者的喜爱.对于大样本问题,研究人员总希望能够运用最少的成本得到最有效的数据,从而得到最接近全部样本的结果,因... 详细信息

在生存分析领域的研究中,加速失效时间模型(Accelerated Failure Time Model,简称AFT模型)作为一种半参数模型,得到许多学者的喜爱.对于大样本问题,研究人员总希望能够运用最少的成本得到最有效的数据,从而得到最接近全部样本的结果,因此找到一个合适的抽样方法从而提高信息利用率变得尤其重要.除此之外,在一些实际应用中,由于人为或者客观因素,常常使得收集到的数据不可避免地存在测量误差,当测量误差比较大时,忽略误差将会对模型的分析和推断产生非常大的影响.基于此,主要研究Case-cohort抽样下AFT模型的参数估计问题和Case-cohort抽样下AFT模型中协变量受测量误差影响的参数估计问题.第一章主要给出研究的背景及意义、国内外研究现状以及研究的主要内容.第二章主要介绍生存分析中的半参数模型、生存数据、测量误差模型、有偏抽样方法以及Newton-Raphson迭代算法的详细步骤.第三章主要研究Case-cohort抽样下AFT模型的参数估计问题.首先在Case-cohort抽样下给出了 AFT模型的数据结构,然后将Case-cohort抽样后得到的数据运用到AFT模型的平滑Gehan加权估计方程中,从而得到AFT模型的逆概率加权估计(?)IPW,接着给出了(?)IPW的渐近性质以及相应的证明过程,最后通过数值模拟和实例分析进一步验证了逆概率加权估计方法对于修正Case-cohort抽样所导致的有偏性是有效的.数值模拟和实例分析的结果表明:Case-cohort抽样后没有采用逆概率加权估计方法的参数估计量(?)Naive是有偏的,而采用逆概率加权估计方法后参数估计量(?)IPW是无偏的.第四章主要研究Case-cohort抽样下AFT模型中协变量受测量误差影响的参数估计问题.首先介绍了 Case-cohort抽样下协变量带有测量误差的AFT模型以及该模型的数据结构,然后采用模拟外推法对AFT模型协变量中的测量误差进行校正,通过模拟步、估计步、外推步得到模型的参数估计量(?)SIMEX,接着给出了参数估计量(?)SIMEK的渐近性质以及相应的证明过程,最后通过数值模拟和实例分析验证了在AFT模型协变量带测量误差的情况下应用模拟外推法对测量误差进行校正是可行的.数值模拟结果表明:当测量误差在服从不同分布以及存在不同水平的测量误差时,参数估计量(?)SIMEX都是无偏的.

关键词： Case-cohort抽样逆概率加权估计方法 Newton-Raphson迭代算法模拟外推法测量误差

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基于回归校正的膳食因素对骨质疏松影响研究

基于回归校正的膳食因素对骨质疏松影响研究

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作者：陈霞哈尔滨医科大学

学位级别：硕士

目的:比较回归校准法(RC)和模拟外推法(SIMEX)对logistic回归中测量误差的校正效果，应用于绝经期妇女的膳食调查数据，分析膳食因素对骨质疏松与的影响。<br>　　方法:通过SAS软件产生有测量误差的模拟数据，用RC和SIME... 详细信息

目的:比较回归校准法(RC)和模拟外推法(SIMEX)对logistic回归中测量误差的校正效果，应用于绝经期妇女的膳食调查数据，分析膳食因素对骨质疏松与的影响。<br>　　方法:通过SAS软件产生有测量误差的模拟数据，用RC和SIMEX对测量误差进行校正，对比设定的真实β值和校正后的β*值之间的差别，以评价校正效果。建立骨质疏松影响因素的logistic回归模型，应用校正方法对模型中膳食因素的回归系数进行校正。<br>　　结果:当X可精确测量时，在设定的σ2u条件下，RC1的校正效果较好;P-SIMEX仅当σ2u很小时校正效果较好。当X不可精确测量时，随着测量误差的增大，E-SIMEX的校正效果降低，RC2的校正效果相对较稳定。膳食因素对骨质疏松影响分析结果显示，未校正测量误差的ln（蔬菜+1）和ln(动物性食物+1)回归系数绝对值都比校正后的回归系数小，符合回归稀释现象。RC1校正后，对骨质疏松患病有影响的因素是年龄、BMI指数、蔬菜和动物性食物。<br>　　结论:无论X是否可测，经典测量误差模型前提下，RC对logistic回归模型中测量误差的校正效果优于SIMEX，建议应用RC校正测量误差。经FFQ获得的膳食数据存在测量误差，有必要参考膳食调查的“金标准”，对测量误差进行校正，尽量减少其对研究结果的影响。年龄的增加可能增加骨质疏松的患病风险，较高的体重、食用蔬菜和动物性食物可能预防骨质疏松的发生。

关键词：绝经期妇女回归校准法模拟外推法骨质疏松膳食调查

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直线穿越抽样法有乘法性测量误差时之近似估计方法

直线穿越抽样法有乘法性测量误差时之近似估计方法

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作者：张闵迪淡江大学

学位级别：硕士

在生态学中，调查对象的密度或总数是相当重要的参数，而距离抽样则是方便且常采用的抽样方法，本文讨论的距离抽样是直线穿越抽样法，并且是观测距离无法精准量测而有测量误差时的统计分析问题。在直线穿越抽样法有乘法性测量误差时，... 详细信息

在生态学中，调查对象的密度或总数是相当重要的参数，而距离抽样则是方便且常采用的抽样方法，本文讨论的距离抽样是直线穿越抽样法，并且是观测距离无法精准量测而有测量误差时的统计分析问题。在直线穿越抽样法有乘法性测量误差时，本文将乘法性测量误差模型作自然对数转换，使转换後的模型为相加性测量误差模型，并比较相加性测量误差时常见的修正方法：回归校正(regression calibration)、泰勒(Taylor)展开式及模拟外推法(simulation extrapolation)等的电脑模拟表现。

关键词：测量误差直线穿越抽样法乘法性测量误差泰勒展开式模拟外推法回归校正

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带测量误差的分位数回归估计研究

带测量误差的分位数回归估计研究

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作者：杨香云天津大学

学位级别：硕士

测量误差问题在经济、医学、金融等领域较为常见。例如在医药与生物统计中,当对预测变量进行测量时,由于得到的测量结果经常带有误差,因此基于传统方法得到的参数估计是有偏的。分位数回归作为一种重要的回归研究手段,被广泛应用于医学... 详细信息

测量误差问题在经济、医学、金融等领域较为常见。例如在医药与生物统计中,当对预测变量进行测量时,由于得到的测量结果经常带有误差,因此基于传统方法得到的参数估计是有偏的。分位数回归作为一种重要的回归研究手段,被广泛应用于医学、经济、金融、环境等领域,主要应用于医学参考区间的建立、生存分析、市场风险衡量、环境模拟以及异方差检测等方面。本文主要研究带测量误差的分位数回归模型的估计问题。首先,分别介绍分位数回归模型和测量误差模型,以及测量误差的存在对均值回归模型参数估计的影响。并以工具变量法为例,具体给出带测量误差的均值回归模型的参数估计方法。其次,介绍带测量误差的均值回归模型的因子得分法,基于该方法提出修正因子得分法,用于解决线性分位数回归模型中的测量误差问题。然后,进行随机模拟,比较修正因子得分估计和正交回归估计,得出当误差服从正态分布时,修正因子得分估计具有渐近无偏的优良性质。最后,介绍模拟外推法,并将其应用于带测量误差的参数和非参数分位数回归模型,通过随机模拟得出,模拟外推法可以很好地修正不同模型中由于测量误差造成的估计偏差。总体来说,修正因子得分法作为线性分位数回归模型的参数估计方法简单易行,模拟外推法作为前者的补充,不仅可以解决线性或参数分位数回归模型的参数估计问题,还可以解决非线性或非参数分位数回归模型的估计问题。

关键词：分位数回归模型测量误差因子得分修正因子得分法模拟外推法

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