【摘 要】
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根据世界卫生组织（WHO）统计,截止到2019年,全世界艾滋病病毒携带者和艾滋病患者（HIV/AIDS）已经增长至3800万人,且仍在持续增长。目前,艾滋病仍然是全球最大的公共卫生挑战之一,对其发病机制的深入研究可以帮助研究人员开发出有效的对抗此病毒的新疗法。现有的HIV/AIDS研究中,常用的理论模型有:线性混合效应（LME）模型,非线性混合效应（NLME）模型,非参数非线性混合效应模型,半参数
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根据世界卫生组织（WHO）统计,截止到2019年,全世界艾滋病病毒携带者和艾滋病患者（HIV/AIDS）已经增长至3800万人,且仍在持续增长。目前,艾滋病仍然是全球最大的公共卫生挑战之一,对其发病机制的深入研究可以帮助研究人员开发出有效的对抗此病毒的新疗法。现有的HIV/AIDS研究中,常用的理论模型有:线性混合效应（LME）模型,非线性混合效应（NLME）模型,非参数非线性混合效应模型,半参数非线性混合效应（SNLME）模型等。而SNLME模型是一种参数受随机变量影响的回归模型,可以同时估计群体的平均效应和个体差异,具有更为灵活的特性和实用性。本文主要应用到SNLME模型。在HIV纵向数据研究中,数据缺失、协变量测量误差、左删失、响应变量偏态分布、病毒载量后期出现反弹（反弹时刻称之为变点）等是最为常见的问题。而本文主要针对数据中同时出现协变量测量误差和缺失值、响应变量偏态分布以及变点的情况进行研究,结合临床艾滋病数据记录,在数学模型的框架下,应用R语言和Winbugs等数据分析软件,构建相应的理论数据分析模型,应用多重估算法估计模型参数,并进行仿真研究,评估模型对数据的拟合度,参数估计的精确度。本文的创新之处有:（1）对同时存在变点和测量误差的纵向数据,利用含变点的半参数非线性混合效应模型、线性混合效应模型和变点模型进行联合建模,给出变点判别规则,当数据存在缺失时,采用多重估算方法进行参数估计。（2）当数据同时存在变点、测量误差和不对称性时,提出具有偏态误差的半参数非线性混合效应模型,进而进行联合建模并估计模型参数。
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