【摘 要】
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生存分析中,Cox比例风险模型因其参数估计不依赖于特定分布、可以描述生存时间与其影响因素的关系而被广泛使用。在实际问题中,很多时候获得的生存时间样本数据信息并不完全,
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生存分析中,Cox比例风险模型因其参数估计不依赖于特定分布、可以描述生存时间与其影响因素的关系而被广泛使用。在实际问题中,很多时候获得的生存时间样本数据信息并不完全,我们把这类不完全数据称为删失数据,如果仅知生存时间处于某区间内而无法得知其准确死亡时间,该类数据为区间删失数据。本文主要研究区间删失数据情形下,基准生存函数为指数型和Weibull型的Cox比例风险模型参数的极大似然估计,并用坐标下降法进行数值求解。当协变量个数过多时不但会影响模型的稳定性,也不利于模型的解释,所以变量选择就成为建模过程中至关重要的步骤,本文进一步对上述研究中协变量为高维的情形运用Lasso方法进行了变量选择,通过数据模拟展示了参数估计效果和变量选择结果。
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