目的针对生存数据不满足比例风险(proportional hazards,PH)假定且存在删失的情况,介绍限制平均生存时间(restricted mean survival time,RMST)回归的原理及其SAS实现。通过实例,探讨RMST回归模型在生存分析中的应用。方法运用RMSTREG...目的针对生存数据不满足比例风险(proportional hazards,PH)假定且存在删失的情况,介绍限制平均生存时间(restricted mean survival time,RMST)回归的原理及其SAS实现。通过实例,探讨RMST回归模型在生存分析中的应用。方法运用RMSTREG过程对两项随访数据进行RMST回归模型的实例分析,分别使用伪值回归(pseudovalue regression)和逆概率删失加权估计(inverse probability censoring weighting estimation,IPCW)拟合生存资料并进行统计推断。结果删失同质时,宜采用伪值回归或标准IPCW法;删失不同质时,宜采用伪值回归或分组权重IPCW法。不同删失情况下,伪值回归与IPCW法的RMST估计结果相近,但预后因素结果可能存在差异。结论在生存数据不满足PH假定且有删失时,RMSTREG过程可以实现不同情况下的RMST效应估计。在实践中,可以作为Cox比例风险模型的替代或补充。展开更多
提出一种基于非线性自回归时间序列模型(gereral expression for linear and nonlinear auto-regressive mod-el,简称GNAR模型)的机械系统状态识别与故障诊断方法。利用采集系统工作过程中的特征信号建立GNAR模型;用主成分分析策略生成...提出一种基于非线性自回归时间序列模型(gereral expression for linear and nonlinear auto-regressive mod-el,简称GNAR模型)的机械系统状态识别与故障诊断方法。利用采集系统工作过程中的特征信号建立GNAR模型;用主成分分析策略生成模型特征量,对训练样本的特征量进行识别和分类,得到各种参考模式;将几何距离判别函数作为状态分类的原则,根据待判系统特征量与各类参考模式的Euclide距离进行状态识别和故障判别。对车床颤振试验数据及高速离心空气压缩机故障数据的分析表明,该方法快捷、高效,诊断成功率较好,具有良好的工程应用前景。展开更多
文摘目的针对生存数据不满足比例风险(proportional hazards,PH)假定且存在删失的情况,介绍限制平均生存时间(restricted mean survival time,RMST)回归的原理及其SAS实现。通过实例,探讨RMST回归模型在生存分析中的应用。方法运用RMSTREG过程对两项随访数据进行RMST回归模型的实例分析,分别使用伪值回归(pseudovalue regression)和逆概率删失加权估计(inverse probability censoring weighting estimation,IPCW)拟合生存资料并进行统计推断。结果删失同质时,宜采用伪值回归或标准IPCW法;删失不同质时,宜采用伪值回归或分组权重IPCW法。不同删失情况下,伪值回归与IPCW法的RMST估计结果相近,但预后因素结果可能存在差异。结论在生存数据不满足PH假定且有删失时,RMSTREG过程可以实现不同情况下的RMST效应估计。在实践中,可以作为Cox比例风险模型的替代或补充。
文摘提出一种基于非线性自回归时间序列模型(gereral expression for linear and nonlinear auto-regressive mod-el,简称GNAR模型)的机械系统状态识别与故障诊断方法。利用采集系统工作过程中的特征信号建立GNAR模型;用主成分分析策略生成模型特征量,对训练样本的特征量进行识别和分类,得到各种参考模式;将几何距离判别函数作为状态分类的原则,根据待判系统特征量与各类参考模式的Euclide距离进行状态识别和故障判别。对车床颤振试验数据及高速离心空气压缩机故障数据的分析表明,该方法快捷、高效,诊断成功率较好,具有良好的工程应用前景。
