帳號:guest(3.21.43.58)          離開系統
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  

詳目顯示

以作者查詢圖書館館藏以作者查詢臺灣博碩士論文系統以作者查詢全國書目
作者(中文):柯雅玲
論文名稱(中文):半母數轉換模型在長度偏差資料下之模式選取
論文名稱(外文):Model Selection for Semiparametric Transformation Models with Length-Biased data
指導教授(中文):鄭又仁
口試委員(中文):楊欣洲
趙蓮菊
學位類別:碩士
校院名稱:國立清華大學
系所名稱:統計學研究所
學號:101024522
出版年(民國):103
畢業學年度:102
語文別:中文
論文頁數:33
中文關鍵詞:半母數轉換模型長度偏差資料
相關次數:
  • 推薦推薦:0
  • 點閱點閱:71
  • 評分評分:*****
  • 下載下載:5
  • 收藏收藏:0
此篇論文主要探討當資料來自長度偏差抽樣(length-biased
sampling) 下,如何對半母數轉換模型(semiparametric transformation
models) 做模式的選取。半母數轉換模型中包含被廣為
使用的比例風險模型(proportional hazard model) 以及比例勝算
模型(proportional odds model)。如何選擇較適合的轉換模型為
研究者所需要考慮的問題。假若資料來自長度偏差抽樣,可以
推得截斷(truncation) 變數服從均勻(uniform) 分配。當資料存
在共變數(covariate),且具有左截斷(left truncation) 及右設限
(right censored),推廣Wang (1991) 提出的無母數最大概似估計
法(nonparametric maximum likelihood Estimation) 來估計截斷
時間的分配。由兩者間之最小差異作為模式選取的依據,選擇適
合資料的轉換模式。最後,將此模式選取的方法套用到加拿大健
康與老齡化研究失智症資料中,模式選取的結果以比例勝算模型
作來描述個體倖存時間。
1 緒論1
2 文獻回顧5
2.1 盛行倖存資料 5
2.2 半母數轉換模型 8
2.2.1 符號定義 8
2.2.2 估計方法 9
2.3 長度偏差抽樣資料 14
3 研究方法 16
3.1 條件概似函數法 16
3.2 模型選擇 19
4 數值模擬21
4.1 資料設定 21
4.2 模擬結果 22
5 實例分析27
6 結論29
7 附錄30
參考文獻32
[1] Chen, K., Jin, Z. and Ying, Z. (2002). Semiparametric analysis of
transformation models with censored data. Biometrika 89, 659-68.
[2] Chen, Y. H. (2009). Weighted Breslow-type and maximum likelihood
estimation in semiparametric transformation models. Biometrika 96,
591-600.
[3] Chen, Y. H. and Zucker, D. M. (2009). Case-cohort analysis with
semiparametric transformation models. Journal of Statistical Planning
and Inference, 139, 3706-3717.
[4] Cheng, S. C., Wei, L. J. and Ying Z. (1995). Analysis of transformation
models with censored data. Biometrika 82, 835-45.
[5] Cox, D. R. (1972). Regression models and life-tables. Journal of the
Royal Statistical Society, series B, 34(2), 187-220.
[6] Cox, D. R. (1975). Partial likelihood. Biometrika, 62(2), 269-276.
[7] Efron, B. (1977). The efficiency of cox’s likelihood function for censored
data. Journal of the American Statistical Association, 72(359),
557-565.
[8] Kaplan, E. L. and Meier, P. (1958). Nonparametric estimation from
incomplete observations. Journal of the American Statistical Association,
53(282), 457-481.
[9] Qin, J., Ning, J., Liu, H. and Shen, Y. (2011). Maximum likelihood
estimations and EM algorithms with length-biased data. Journal of
the American Statistical Association, 106:496, 1434-1449
[10] Wang, M. C. (1989). A Semiparametric Model for Randomly Truncated
Data. Journal of the American Statistical Association, 84, 742-
748.
[11] Wang, M. C. (1991). Nonparametric estimation from cross-sectional
data. Journal of the American Statistical Association, 86, 130-143.
[12] Wang, M. C., Brookmeyer, R. and Jewell, N. P. (1993). Statistical
Models for Prevalent Cohort Data. Biometrics, 49, 1-11. Journal of
the American Statistical Association, 90, 1406-1415.
[13] Wang, M. C. (1996). Hazards regression analysis for length-biased
data. Biometrika, 83, 2, 343-354.
[14] Zucker, D. M. (2005). A pseudo-partial likelihood method for semiparametric
survival regression with covariate errors. Journal of the
American Statistical Association, 100, 1264-1277.
 
 
 
 
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top
* *