【摘 要】
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生存分析是生物统计研究的热点,如何找出对生存状态有实质性影响的协变量是生存分析研究的重要内容之一.本文的主要研究内容分为两个部分,第一部分拓展了多参数回归(MPR)模型
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生存分析是生物统计研究的热点,如何找出对生存状态有实质性影响的协变量是生存分析研究的重要内容之一.本文的主要研究内容分为两个部分,第一部分拓展了多参数回归(MPR)模型,将尺度参数部分的协变量(连续变量)推广到了非参数可加的形式,形成了具有非参数结构的MPR模型(即NPMPR模型),利用AIC和BIC准则给出了对NPMPR模型进行逐步变量选择的方法.数据模拟的结果表明,这种方法对非线性结构的协变量有着很好的选择效果,改进了 MPR模型对非线性结构的变量不敏感的缺陷.同时将本文所提出的变量选择方法应用于德国乳腺癌的实际数据进行实证分析.第二部分,主要研究了半竞争风险模型的变量选择问题,仍采用AIC和BIC准则进行逐步选择,对模型的多个风险函数同时进行变量选择.数据模拟的结果表明,这种方法对具有三个风险函数的半竞争风险模型同样有着良好的选择效果,整体优于结合离差信息准则的贝叶斯变量选择法(即BSV法).将方法应用于结肠癌的实际数据中,有较好的变量选择效果.
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