【摘 要】
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在现代医学研究中,多次复发事件的时间数据因其具有重要的结构特征而受到广泛关注,我们通常利用多状态模型对复发事件和终端事件等多个事件的时间数据进行统一分析.本文提出了一个多状态混合治愈模型用于分析多次复发事件和终端事件的时间数据,并添加脆弱项来解释个体间的异质性.考虑到可治愈个体的存在,我们利用EM算法来拟合多状态混合治愈模型,从而得到参数和基线风险函数的估计.在数值模拟部分,我们验证不同情景下多次
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在现代医学研究中,多次复发事件的时间数据因其具有重要的结构特征而受到广泛关注,我们通常利用多状态模型对复发事件和终端事件等多个事件的时间数据进行统一分析.本文提出了一个多状态混合治愈模型用于分析多次复发事件和终端事件的时间数据,并添加脆弱项来解释个体间的异质性.考虑到可治愈个体的存在,我们利用EM算法来拟合多状态混合治愈模型,从而得到参数和基线风险函数的估计.在数值模拟部分,我们验证不同情景下多次复发模型估计过程的有效性,并比较多次复发模型和首次复发模型的拟合结果.最后我们利用所提出的多次复发模型对R包中自带的模拟数据进行分析.
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