【摘 要】
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相依数据在生存分析中的应用十分广泛,我们在处理相依数据时,往往得到的不是完整的数据,而是带删失结构的数据。同样,删失数据在生存分析、数理统计等领域有着非常广泛的应用
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相依数据在生存分析中的应用十分广泛,我们在处理相依数据时,往往得到的不是完整的数据,而是带删失结构的数据。同样,删失数据在生存分析、数理统计等领域有着非常广泛的应用。在处理相依数据时,Copula函数一直是研究者们经常使用的方法之一。本文希望利用给定的Copula函数作为两个相依变量的连接函数,来描述它们之间的相关性,以广义Pareto分布作为变量的边际分布,构建一个新的生存分析模型,然后在相依数据出现随机右删失时,对估计方法进行相应处理,给出模型的参数估计,并且通过数值模拟来验证我们给出的估计方法的效果。最后,我们利用DRS研究小组的糖尿病病人失明时间数据,对本文提出的模型进行了实证分析,并且将得到的结果与其他的一些二维生存分析模型基于同一数据集的结果进行了比较。
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