【摘 要】
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在临床研究中,生物标记物对疾病结果的影响往往是很复杂的。因此在某些情况下,简单地假设协变量的影响是线性的可能是不恰当的。另外,在医学研究领域,随着可获取数据的快速增
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在临床研究中,生物标记物对疾病结果的影响往往是很复杂的。因此在某些情况下,简单地假设协变量的影响是线性的可能是不恰当的。另外,在医学研究领域,随着可获取数据的快速增加,如何整合不同来源或不同类型的数据的统计方法变得越来越受欢迎。本文中,我们提出部分线性非混合治愈模型,该半参模型允许一个协变量的影响是非线性的,它是非混合治愈模型的一种延伸。对于右删失数据,我们通过整合已知的亚组生存概率这一辅助信息,并利用基于伯恩斯坦多项式的筛经验极大似然方法对其进行估计。同时,当给定某些正则条件时,我们证明了估计量的渐近性质。大量的模拟研究表明,和传统的不整合辅助信息的极大似然估计相比,我们所提方法的估计更有效。最后,我们对乳腺癌数据进行了分析,从而来论证我们的模型和方法。
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