【摘 要】
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纵向测量和生存数据的联合分析在临床试验和医学研究中有着广泛的应用.在本文中,考虑了一种基于B样条的新的联合模型,其中纵向测量来自于线性混合效应tt模型,生存数据来自于
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纵向测量和生存数据的联合分析在临床试验和医学研究中有着广泛的应用.在本文中,考虑了一种基于B样条的新的联合模型,其中纵向测量来自于线性混合效应tt模型,生存数据来自于混合治愈模型,并通过伽马分布的潜在随机变量将二者联合.同时,生存模型假设是累积基准风险函数未知的半参数模型.我们采用EM算法和B样条近似方法实现了联合模型的似然估计推断.在仿真模拟中验证了这一方法的有效性,并用来联合分析一组实际数据.在HIV感染病人数据中,我们通过联合分析CD4纵向数据和失效时间,比较两种抗逆转录病毒药物ddI和ddC治疗的效果.文章的引言部分介绍了我们的研究背景、研究现状及文献综述.第一部分回顾了我们所研究的联合模型与EM算法等基础知识.第二部分具体阐述了联合模型的生存子模型和纵向子模型,以及用EM算法求解参数的最大似然估计MLE的推断过程.在第三部分进行仿真模拟,同时在第四部分对HIV数据用我们所研究的方法进行分析.
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