【摘 要】
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该篇论文在计数过程的框架下,主要研究关于含有左截断、右删失数据的三类加性危险回归模型(Additive hazard regression model).对这类模型的研究,以往文章大都采用最小二乘
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该篇论文在计数过程的框架下,主要研究关于含有左截断、右删失数据的三类加性危险回归模型(Additive hazard regression model).对这类模型的研究,以往文章大都采用最小二乘以及在其基础上改进的办法.为了提高估计的精度,该论文中的估计主要基于极大似然估计方法.具体地,该文讨论的第一类模型是时间相依系数的加性危险回归模型(Time-varying coefficient additive hazard regression model),它具有如下形式:λ(t)=λ<,0>(t)+β(t)X(t).该文讨论的第二类模型是变系数加性危险回归模型(Varying-coefficient hazard model):λ(t)=λ<,0>(t)+β(W)X(t).该文研究的第三类模型是具有相关数据性质的加性危险回归模型.λ<,ik>(t)=λ<,0>(t)+β(t)X<,ik>(t)(i=1,…,n;k=1,…,K),和λ<,ik>(t)=λ<,0>(t)+βX<,ik>(t)(i=1,…,n;k=1,…,K).
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