12620.生存分位數(shù)回歸中有失敗原因缺失的競爭風(fēng)險的多重插值

1、碩士學(xué)位論文生存分位數(shù)回歸中有失敗原因缺失的競爭風(fēng)險的多重插值MultipleImputationofCompetingRisksDatawithMissingCauseofFailureinSurvivalQuantileRegressions作者姓名：學(xué)科、專業(yè)：學(xué)號：指導(dǎo)教師：完成日期：劉洪亞概率論與數(shù)理統(tǒng)計21301013沈玉波副教授2016年05月大連理工大學(xué)DalianUniversityofTechnologs7大連理工大

2、學(xué)碩士學(xué)位論文摘要當(dāng)競爭風(fēng)險關(guān)系存在時，導(dǎo)致一些試驗(yàn)真正失敗的原因信息可能會缺失。因此，原因具體的生存模型與多重插值(MI)就被提出來分析這些數(shù)據(jù)。建模的累積函數(shù)也是我們感興趣的，因此，我們研究了分位數(shù)回歸與MI方法作為競爭風(fēng)險數(shù)據(jù)失敗原因缺失的建模方法。分析這些數(shù)據(jù)包括完整情況下分析以及其中缺失的原因歸為一個額外的失敗類型的可能的策略。然而這些方法在臨床上可能會產(chǎn)生誤導(dǎo)的結(jié)果。此外，逆概率加權(quán)(IPW)的方法由于其雙權(quán)機(jī)制計算的復(fù)雜度

3、將增大誤差。而今我們的工作是當(dāng)適合上面的建模方法分位數(shù)回歸模型時進(jìn)行參數(shù)估計。我們還采用了MI方法和評價其在各種不同數(shù)據(jù)缺失時情況的相對表現(xiàn)。模擬試驗(yàn)結(jié)果表明，在隨機(jī)缺失失敗原因的情況下，對適合分位數(shù)回歸模型和對缺失數(shù)據(jù)使用以前的處理技術(shù)的估計有嚴(yán)重的偏差。相比這些方法中，以MI為基礎(chǔ)的方法有較小的偏差和95％的置信區(qū)間可靠度接近定類水平。本文內(nèi)容安排如下：第一部分，對所研究問題和方法的發(fā)展背景做簡單的介紹，并且給出相關(guān)的基礎(chǔ)知識：第二