相依刪失下基于連接函數的參數模型的統計分析
摘要：在臨床數據的收集中,由于競爭性風險或者病人的退出可能導致數據刪失.刪失數據的統計分析大多是基于獨立刪失的假定進行的.而實際情況中,數據的刪失往往是非獨立的,即刪失變量和失效時間變量是相關的.相依刪失使得原本復雜的刪失數據處理變得更加困難.在本文中,假定刪失變量和失效時間變量的聯合分布可以用它們邊際分布的連接函數函數表示,在給定連接函數下,得到了比例風險模型的極大似然估計.模擬計算顯示,如果刪失假定成立,本文所采用方法比獨立刪失假定下的估計方法更準確.
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