【摘 要】
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对区间删失型数据的研究已经日益普遍地出现在很多学科领域的研究中,如医学、生物学、流行病学、工程学、经济学、和人口统计学.若事件发生的时间不能被精确观测但已知落在一
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对区间删失型数据的研究已经日益普遍地出现在很多学科领域的研究中,如医学、生物学、流行病学、工程学、经济学、和人口统计学.若事件发生的时间不能被精确观测但已知落在一个特定区间内,我们称这样的数据为区间删失型数据.特别地,若已知事件发生的时间大于(或小于)某一个时间点而不知其确切值,我们称其为右(左)删失数据.对于右删失数据,统计学家们已经编写了很多专著文献介绍其丰富有效的统计分析方法,并进行广泛深入的研究.虽然右删失失效时间数据可以看作是区间删失型数据的一种特殊情况,一些处理右删失数据的方法可以直接或稍加修改(推广)后用于区间删失数据,但是由于区间删失机制的复杂性及其特殊结构,大部分用于右删失数据的方法对区间删失型数据是不适用的.近几十年来也出现了不少对区间删失型数据做统计推断的理论,但有效的方法大都非常繁琐.本文基于Tanner和Wong(1987)提出来的数据增强算法,将多重插补方法应用于失效时间为区间删失型数据的加速失效时间模型的参数估计问题中.这个方法包含两步迭代：在第一步,我们基于回归系数和误差分布的当前估计将有限区间删失(但不是右删失)数据插补成确切失效时间数据.在第二步,我们将用于处理右删失数据的标准程序来处理插补后的数据,并进而更新估计.这种方法的一个主要优点是其简单性,因为我们可以借助现成的处理右删失数据的统计软件包对参数进行估计.
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