【摘 要】
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在临床试验与医学研究中,研究员通常会搜集到每个个体在不同时间点测量的纵向数据和时间相依的生存数据.早期他们都是对纵向数据与生存数据单独分析,往往忽视了纵向与生存过
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在临床试验与医学研究中,研究员通常会搜集到每个个体在不同时间点测量的纵向数据和时间相依的生存数据.早期他们都是对纵向数据与生存数据单独分析,往往忽视了纵向与生存过程之间的关联,故而导致模型的拟合效果差,误差较大.并且有时我们更加关注生存过程与纵向过程之间的关联结构.故而纵向数据与生存数据的联合建模引起了人们的广泛关注.本文主要考虑的是分类响应变量的纵向模型与Cox比例风险模型的联合建模.在联合建模过程中,主要的问题是高维积分不存在显示表达,故而我们采用数值积分的方法-高斯-埃尔米特求积.但是随着随机效应维度的增加,该方法的计算复杂度呈指数增长.故而我们在自适应高斯-埃尔米特求积的基础之上,采用伪高斯-埃尔米特求积.数值模拟表明,伪高斯-埃尔米特求积在实战中表现优越,计算速度以及精度都优于标准的高斯求积.
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