【摘 要】
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本文讨论了三个问题:加法风险回归模型下,依赖于失效时间抽样设计的统计推断;Cox比例风险模型下,依赖于失效时间抽样设计的统计推断;和在观测性研究中,调整治疗分配方案中的异质
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本文讨论了三个问题:加法风险回归模型下,依赖于失效时间抽样设计的统计推断;Cox比例风险模型下,依赖于失效时间抽样设计的统计推断;和在观测性研究中,调整治疗分配方案中的异质性的问题.依赖于响应变量的抽样设计作为一种节约成本和提高效率的设计被广泛应用于医学和其它研究领域.分别在生存分析中加法风险回归模型和Cox比例风险模型下,我们提出了依赖于右删失的生存时间的抽样设计.我们采用加权估计方程的方法来估计未知的回归参数,并得到了估计量的渐近性质.我们在研究所提出的方法和简单随机抽样方法的渐近相对效率基础上,得到了所提抽样设计中子队列和补充样本的最优分配方案.并用我们的方法分析了铀矿工人的癌症发生和死亡的数据.在观测性研究中,治疗方案中存在着复杂的异质性.如果不能合理的调整它们,治疗效果的估计将会存在严重的偏差.通过模拟的方法,我们评估了几种方法在调整观测性研究中治疗方案中异质性上的表现.这些方法包括倾向得分分层,倾向得分逆概率权,倾向得分回归,分类和回归树和偏最小二乘.结果表明偏最小二乘方法最为有效和稳健.我们用所提出的方法分析德国的乳腺癌研究数据.
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