检索结果-内蒙古大学图书馆

第二军医大学学报 2004年第12期25卷 1349-1352页

作者：蔡全才姜庆五程翔郭强孙庆文赵根明复旦大学公共卫生学院流行病学教研室第二军医大学基础医学部数理学教研室第二军医大学训练部

目的:研究通过传染病发病时间曲线推算感染时间曲线的方法。方法:采用基于EMS算法的非参数极大似然估计方法,根据传染病的发病资料和潜伏期资料推算感染时间曲线,并用于中国内地SARS感染时间曲线推算。结果:通过Mat-lab编程,所采用的方... 详细信息

目的:研究通过传染病发病时间曲线推算感染时间曲线的方法。方法:采用基于EMS算法的非参数极大似然估计方法,根据传染病的发病资料和潜伏期资料推算感染时间曲线,并用于中国内地SARS感染时间曲线推算。结果:通过Mat-lab编程,所采用的方法可以方便地估计出感染时间曲线,并可平滑个体数据的波动。用于推算中国内地SARS感染时间曲线,发现感染时间曲线平滑稳定,有明显的2个高峰,感染高峰与实际发病高峰间隅5 d左右;发病人数(4 634例)与估计的感染人数(4 633.6例)相差在0.5例以内。结论:基于EMS算法的非参数极大似然估计3-法对于感染时间曲线的估计是可靠的,可以用于SARS感染时间曲线的推算。所推算的感染时间曲线有助于干预措施被果评价。

关键词：非参数极大似然估计 EMS算法感染时间曲线严重急性呼吸综合征

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基于随机截尾数据非参化Nelson-Aalen可靠性评估模型

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航空动力学报 2025年第1期40卷 359-369页

作者：刘新玲唐家银王劲博吴怡西南交通大学数学学院成都611756 西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室成都611756

针对可靠性工程试验中的随机截尾数据,从累积失效率函数的分析角度出发,基于NelsonAalen(NA)估计理论,实现了对产品的非参数化可靠性评估。基于所获离散样本,给出累积失效率在连续和离散形式下的非参数极大似然估计,并推导出随机截尾样... 详细信息

针对可靠性工程试验中的随机截尾数据,从累积失效率函数的分析角度出发,基于NelsonAalen(NA)估计理论,实现了对产品的非参数化可靠性评估。基于所获离散样本,给出累积失效率在连续和离散形式下的非参数极大似然估计,并推导出随机截尾样本下累积失效率函数的NA估计形式;由NA估计所得的可靠度衍生完全非参数化置信评估模型;构建广义加权滑动平均模型,实现了对样本最大观测时间之后的可靠度估计。算例分析表明:在对寿命分布信息完全未知时,NA模型实现了基于随机截尾受测型寿命数据对产品可靠性的有效置信评估,估计相对偏差率控制在0.9787%以下,且估计精度随着样本量的增加和截尾比例的减小而显著提高。结果验证了NA可靠性计算的有效性和评估精准性。

关键词： Nelson-Aalen估计随机截尾数据非参数极大似然估计置信评估可靠性分析

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关于区间数据的分布函数估计问题

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应用概率统计 2004年第2期20卷 119-125页

作者：郑祖康丁邦俊复旦大学管理学院上海200433

随机变量的区间观察值是指在随机试验中,我们只知道随机变量X是否落入某个可以观察的区间(TL,TR](该区间可以是来自某个已知或未知的二维分布),但不知道随机变量X的具体观察值.这类问题不同于以往讨论过的左截断,右截断或双侧截断问题,... 详细信息

随机变量的区间观察值是指在随机试验中,我们只知道随机变量X是否落入某个可以观察的区间(TL,TR](该区间可以是来自某个已知或未知的二维分布),但不知道随机变量X的具体观察值.这类问题不同于以往讨论过的左截断,右截断或双侧截断问题,本文将所见到的一些有关分布函数方面的研究成果作了一个简要介绍,同时也给出了作者的最新研究结果。

关键词：区间数据自相合估计非参数极大似然估计

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无进展生存期数据中区间删失的处理策略研究

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中国卫生统计 2024年第5期41卷 753-756,761页

作者：袁堉琨李晨陈垂雄夏结来空军军医大学军事预防医学系卫生统计学教研室特殊作业环境危害评估与防治教育部重点实验室710032

目的以无进展生存期(progression-free survival,PFS)为终点的临床试验中,探讨不同区间删失数据填补策略、分析方法和随访间隔等对研究结果的影响,为实际应用提供参考。方法基于蒙特卡罗模拟数据集,在不同终点事件发生风险、研究随访策... 详细信息

目的以无进展生存期(progression-free survival,PFS)为终点的临床试验中,探讨不同区间删失数据填补策略、分析方法和随访间隔等对研究结果的影响,为实际应用提供参考。方法基于蒙特卡罗模拟数据集,在不同终点事件发生风险、研究随访策略和样本量场景下,采用末次观测结转法(last observation carried forward,LOCF)、均值填补法、非参数极大似然估计法(non-parametric maximum likelihood estimation,NPMLE)和多重填补法(multiple imputations,MI)等四种方法估计试验疗效,比较各方法的估计表现。结果在不同场景下各方法对区间删失数据处理的效果存在差别,终点事件发生风险越大(即中位PFS越小)、随访频率越低,LOCF和均值填补对试验疗效参数估计偏差越大,即表现越差;而NPMLE和MI方法在各种场景下参数估计偏差均优于简单填补法。结论LOCF和均值填补适用于终点事件发生风险小,高随访频率的场景;NPMLE和MI适用于任何场景且表现稳定。

关键词：区间删失多重填补非参数极大似然估计

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关于区间数据的分布函数估计问题

关于区间数据的分布函数估计问题

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作者：丁邦俊复旦大学

学位级别：博士

全文共分四章,第一章首先介绍了区间数据问题的背景,然后将所见到的一些关于分布函数的最新研究成果作了一个简要介绍,最后指出了该文研究的主要问题是估计分布函数,所用的方法是利用随机逼近的办法估计一个离散均匀分布随机变量的所有... 详细信息

全文共分四章,第一章首先介绍了区间数据问题的背景,然后将所见到的一些关于分布函数的最新研究成果作了一个简要介绍,最后指出了该文研究的主要问题是估计分布函数,所用的方法是利用随机逼近的办法估计一个离散均匀分布随机变量的所有可能取值,再利用连续函数离散化的办法给出了连续型随机变量分布函数的估计;第二章对两点均匀分布的情况作了详细的讨论,不仅给出了未知点的估计方法,而且证明了估计量的收敛速度可以接近O（n<\'-1/3>）;第三章把第二章的结论推广到m个点的情况（m是大于2的自然数）,在一定的条件下,证明了向量（x<,1>),x<,2>,…x<,m>）的估计量的接近O（n<\'-1/3>）的收敛速度;第四章在第三章结论的基础上,利用连续函数离散化的办法给出了连续型随机变量分布函数的估计,并获得了该估计量的最优收敛速度为O（n<\'-1/3>）.

关键词：区间截断数据非参数极大似然估计自相合估计随机逼近法

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有缺失协变量的相对危险率模型的估计理论及其渐近性质

有缺失协变量的相对危险率模型的估计理论及其渐近性质

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作者：张鹏程清华大学

学位级别：硕士

生存时间和协变量之间的关系通常可以通过相对危险率模型和可加危险率模型来描述,已有的研究对我们感兴趣的参数已经给出了估计及其渐近性质,但此时协变量需要在整个观测区间内都是可以得到的。所以摆在我们面前的问题就是如果协变量的... 详细信息

生存时间和协变量之间的关系通常可以通过相对危险率模型和可加危险率模型来描述,已有的研究对我们感兴趣的参数已经给出了估计及其渐近性质,但此时协变量需要在整个观测区间内都是可以得到的。所以摆在我们面前的问题就是如果协变量的信息有缺失的情况下,如何对模型的参数进行估计,以及得到估计的相合性和渐近正态性。处理有信息缺失协变量模型的一种新方法是将生存数据和纵向数据及其协变量数据联合建模,它可以有效的处理有信息缺失的数据,从形式上看充分地利用了数据的各种信息,但该模型的大样本性质和估计理论在文献中似乎长期被忽略了,直到最近才取得了进展。本文考虑了时间相关协变量不可忽略缺失的情形,首先构建了相对危险率模型的联合似然函数,讨论了两类混合模型的可识别性,给出了模型的非参数极大似然估计,证明了强相合性;然后在一定的正则条件下,运用经验过程理论的常用方法给出了相对危险率中重要可加模型的渐近正态性结果及其严格证明,并引出了两类混合模型的渐近正态性,给出了证明摘要。本文最后讨论了另一种重要的危险率模型――可加危险率模型,在协变量有不可忽略缺失的情形下,利用联合似然给出了模型的建议估计;然后对具体的模型给出了抽样方法和估计参数的EM算法递归过程,依此用数值模拟评价了估计理论。

关键词：相对危险率模型可加危险率模型缺失时间相关协变量非参数极大似然估计相合性渐近正态性

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左截断区间删失数据的回归分析

左截断区间删失数据的回归分析

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作者：卢天仪广州大学

学位级别：硕士

左截断常见于流行病学调查、医学临床试验等许多研究领域中,由于只有满足某些标准的个体(例如,研究开始时还未得所研究的疾病)才会被纳入到研究中,而不满足研究纳入标准的个体则不会进入研究,因此得到的数据是左截断的有偏样本,其不能... 详细信息

左截断常见于流行病学调查、医学临床试验等许多研究领域中,由于只有满足某些标准的个体(例如,研究开始时还未得所研究的疾病)才会被纳入到研究中,而不满足研究纳入标准的个体则不会进入研究,因此得到的数据是左截断的有偏样本,其不能够代表所研究的总体。此外,研究开始后,由于周期性观测或者随访等原因,每个研究个体的感兴趣的失效时间无法被精确地观测到,而只知道其落入某一时间段内,于是便得到了左截断区间删失数据。由于左截断区间删失数据广泛存在于很多研究领域中,对这种数据提出相应的回归分析方法具有重要的实际意义。本论文首先讨论左截断区间删失数据下加性风险模型的估计问题。加性风险模型是生存分析中Cox比例风险模型的一个重要替代,也受到了广泛的关注。在本部分研究中,基于成对似然的思想,我们提出了一种联立估计方程的方法来估计模型中的回归系数。在一定正则条件下,证明了估计量的相合性和渐近正态性。数值模拟结果表明所提出方法在有限样本下具有良好的表现,且表现优于传统的条件似然方法和忽略左截断方法,然后将所提出的方法应用于一组美国马萨诸塞州的老年病数据中。本论文的第二部分研究是左截断区间删失数据下Cox比例风险模型的有效估计问题。首先,假定潜在的失效时间服从Cox比例风险模型,假定潜在的左截断时间服从一参数分布。基于非参数极大似然的思想,提出一个新的、两阶段数据扩增的EM算法来实施极大似然估计。利用经验过程理论建立了得到估计量的渐近性质,包括相合性、收敛速度和渐近正态性。数值模拟结果表明所提出方法在有限样本下具有良好的表现,且相比于条件似然方法和忽略左截断的方法具有明显的优势。最后,将所提出的方法应用到一组来源于美国国家癌症中心的结肠癌数据中来说明所提出方法的实用应用价值。

关键词：左截断区间删失加性风险模型 Cox模型估计方程非参数极大似然估计

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含有区间删失数据时的生存函数估计及其SAS实现

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中国医院统计 2012年第1期19卷 1-4页

作者：王羿升张晋昕骆福添中山大学公共卫生学院医学统计与流行病学系广东省广州市510080

目的介绍生存分析中区间删失数据的特点及含区间删失数据生存函数估计的非参数方法,并介绍其在SAS9.2中的程序实现.方法采用非参数极大似然估计法对Beadle等研究2种疗法对早期乳腺癌患者形体美容效果研究的区间删失数据进行生存函数估... 详细信息

目的介绍生存分析中区间删失数据的特点及含区间删失数据生存函数估计的非参数方法,并介绍其在SAS9.2中的程序实现.方法采用非参数极大似然估计法对Beadle等研究2种疗法对早期乳腺癌患者形体美容效果研究的区间删失数据进行生存函数估计,并利用SAS中的宏程序%EMICM实现其计算.结果非参数极大似然估计法有效的计算出了2组疗法患者每个个体的生存概率、死亡概率、累积生存概率以及生存率的标准误,绘制出了2组疗法患者的生存曲线.结论区间删失数据是临床实践中较常见的一类数据,区间删失数据生存函数估计的非参数方法是常用的一种方法,但其计算相对右删失数据过程复杂,缺乏相应的软件实现,本文提供的SAS宏程序可以有效的实现计算,为实际工作提供帮助.

关键词：生存分析区间删失生存函数非参数极大似然估计 SAS

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