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题名基于广义病例-队列设计方案的长度偏差数据回归分析
被引量：2
- 1
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作者
徐达
周勇
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机构
上海财经大学统计与管理学院
华东师范大学统计交叉科学研究院
华东师范大学统计学院
中国科学院数学与系统科学研究院
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出处
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2019年第2期311-316,共6页
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基金
国家自然科学基金重点项目(批准号:71331006)
国家自然科学重大研究计划重点项目(批准号:91546202)
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文摘
利用加权估计方程方法,在广义病例-队列设计方案下,针对长度偏差数据,给出Cox模型中回归系数的估计,并证明在适当的条件下,所得估计量具有相合性和渐近正态性,且渐近方差具有显式表达,在实际应用中可由plug-in方法估计.
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关键词
长度偏差数据
广义病例-队列设计
COX比例风险模型
混合估计方程
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Keywords
length-biased data
generalized case-cohort design
Cox proportional risk model
composite estimation equation
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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题名不同模型处理纵向缺失数据的模拟研究及应用
被引量：9
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作者
吴秋红
张裕青
李国平
张丕德
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机构
惠州市惠阳区疾病预防控制中心
广东药学院公共卫生学院卫生统计教研室
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出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2013年第6期855-858,861,共5页
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基金
2011年广东省第五批科技计划项目(粤科规划字[2011]177号)
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文摘
目的探讨纵向缺失数据在不同缺失机制下,广义估计方程(GEE)、线性混合效应模型(LME)和模式混合模型(PME)处理纵向缺失数据的灵活性。方法先模拟产生完整的纵向数据集,再生成不同缺失机制的数据集,用三种模型进行分析与比较,最后用实例来验证模拟结果。结果模拟研究表明MCAR缺失机制下,三种模型均能得到无偏和有效的估计;MAR缺失机制下,LME模型较GEE、PME模型更能提供有效的参数估计;MNAR缺失机制下,PME模型比GEE、LME模型更能提供有效的参数估计。实例分析也表明在MAR缺失机制下,LME模型拟合纵向缺失数据更优。结论在分析纵向缺失数据时,需要依据数据的缺失机制来选择合适的模型,从而得到合理而有效的结果。
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关键词
广义估计方程线性混合效应模型模式混合模型
模拟研究
纵向数据
缺失机制
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分类号
R195
[医药卫生—卫生统计学]
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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