【摘 要】
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为了降低成本并提高队列研究的效率,病例队列设计(Case-Cohort)是广泛使用的有偏抽样方法,是针对与时间相关的事件数据的.在建模过程中,病例队列研究可以进一步考虑参数的先
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为了降低成本并提高队列研究的效率,病例队列设计(Case-Cohort)是广泛使用的有偏抽样方法,是针对与时间相关的事件数据的.在建模过程中,病例队列研究可以进一步考虑参数的先验信息,如医学中的癌症的组织学类型和疾病阶段,金融学中的企业的资金流动性和市场需求.本文主要讨论了两方面的内容:分别在Case–Cohort抽样设计和逆概率加权Case-Cohort抽样设计下,运用比例风险函数模型,对带有箱形和顺序约束条件的参数进行估计.主要是构建了对带有约束条件的参数的新算法.并通过模拟和实际数据计算,评估了抽样方法和算法的好坏.本文一共有四章内容,第一章介绍了研究背景和相关知识. 在第二章中,我们研究了在病例队列设计下比例风险模型中参数带约束的回归分析,通过应用基于Karush-Kuhn-Tucker条件的拉格朗日方法来推导了参数估计量的渐近性质,建立带约束估计量的相合性和渐近正态性.开发了用于计算带约束的参数估计量的修改的极小极大算法.进行模拟研究以评估所提出的方法的有限样本的性能.通过对Wilms肿瘤研究证明了所提出的方法在实践中的有效性. 在第三章中,在病例队列抽样设计的基础上,给出逆概率加权的得分函数.运用KKT条件对带有约束的参数估计量给出相合性与渐近正态性的证明,利用指数的凸性和对数不等式构造替代函数,给出了对带有约束条件的可执行的MM算法.通过模拟研究,得到对有限样本的所提出方法的估计量的特性.对Wilms肿瘤数据的研究证明了所提出的方法在实践中的效用. 在最后一章,首先对本文的主要结果进行了总结,然后提出一些病例队列设计可行的研究问题.
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