【摘 要】
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在流行病学、生物医药等领域的研究中,个体会反复经历同一事件,也就是复发事件.复发事件最重要的特征就是个体的复发时间是有序且相关的.复发事件数据分为时间相关数据和时间
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在流行病学、生物医药等领域的研究中,个体会反复经历同一事件,也就是复发事件.复发事件最重要的特征就是个体的复发时间是有序且相关的.复发事件数据分为时间相关数据和时间独立数据,这在建模的时候需要有所区分.由于实验设计和个体差异,复发事件数据在搜集过程中往往会发生删失.本文认为删失时间是可以为事件的复发提供信息的,因此需要建立脆性变量模型来反应时间的有信息性.此外,数据可能发生缺失,这样会导致估计有偏,因此需要讨论数据缺失的模式和机制以及相应的处理方法.本文讨论的数据缺失模式为非单调缺失,缺失机制为随机缺失(MAR),应用逆概率加权(IPW)的方法,利用观测数据进行参数估计.本文依照Zhao et al.(2012)的思路,建立时间相关变量缺失的多重复发事件生存模型,并学习Sun和Tchegen(2018)的方法通过逆概率加权,得到时间相关参数和时间独立参数以及累积危险率函数的估计,并证明估计的一致性和渐近正态性.
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