【摘 要】
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在生存数据的研究中,比例风险率模型是应用最广泛的模型,尤其是当研究关注的是协变量效应时更为显著.对于左截断区间删失数据在比例风险率模型假设下的研究,目前已经有一些分
【机 构】
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上海财经大学,统计与管理学院,上海200433;吉林大学,数学学院,吉林长春130012;吉林大学,应用统计研究中心,吉林长春130012;华东师范大学,统计交叉科学研究院和统计学院,上海200062
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在生存数据的研究中,比例风险率模型是应用最广泛的模型,尤其是当研究关注的是协变量效应时更为显著.对于左截断区间删失数据在比例风险率模型假设下的研究,目前已经有一些分析方法,但是这些方法或者计算复杂,或者参数估计有效性不足.针对于这些问题,本文给出了一种新的极大似然估计方法,通过引入一些泊松潜变量并利用EM算法来极大化似然函数,以此得到参数估计.本文给出的估计方法算法简单,易于执行.同时,本文进行了大量的数值模拟,验证了提出方法的有效性,最后,本文应用提出的方法分析了艾滋病的临床数据.
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