【摘 要】
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目的使用一阶自回归（AR（1））形式的脆弱性结构比例危险模型对重复测量的生存数据进行建模和估计。方法估计随机效应分布的参数,并且利用CGD数据实例将其和极大似然估计（ML）、约束极
【机 构】
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广州医科大学公共卫生学院,中山大学岭南学院,中山大学公共卫生学院
【基金项目】
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广州医科大学基金（L135021）
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目的使用一阶自回归（AR（1））形式的脆弱性结构比例危险模型对重复测量的生存数据进行建模和估计。方法估计随机效应分布的参数,并且利用CGD数据实例将其和极大似然估计（ML）、约束极大似然估计（REML）方法进行比较。采用等级似然估计方法估计协变量参数并预测随机效应的实现值,采用调整的轮廓等级似然估计（MAPHL）结果 REML的迭代过程和利用调整的集中化等级轮廓似然对随机效应参数一阶导数为零进行估计等价,而等级似然估计方法可以考虑随机效应参数的联合信息。结论使用等级似然方法对AR（1）形式的脆弱性结构的比
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