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题名信息右删失数据下比例风险模型的估计问题
被引量：1
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作者
邓文丽
陆文沛
廖军
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机构
江西师范大学数学与信息科学学院
文山学院数学学院
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出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2016年第4期408-418,共11页
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文摘
在生存分析中,对右删失数据问题的研究常假设删失时间与失效时间相互独立.然而研究者经常要面对非独立删失的问题, 即删失时间与失效时间可能相互关联并彼此影响,尤其表现在临床试验中. 如果不考虑这种相关性, 便无法得到生存函数的有效估计.针对这种相依结构已有很多处理方法, 其中连接函数因结构简单而尤为受到关注.本文主要对信息右删失数据下比例风险模型的相关估计问题进行了研究.利用阿基米德连接函数对删失时间和失效时间的联合分布函数进行假定,在连接函数参数的可识别条件下,得到了连接函数的参数、比例风险模型参数以及基准累积风险函数的极大似然估计,并通过模拟计算的方法验证了估计方法的可行性以及估计量的有效性.
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关键词
信息右删失数据
比例风险模型
阿基米德连接函数
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Keywords
informative right-censored data
proportional hazard model
Archimedean copula
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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题名严格对角占优M矩阵的最小特征值下界的进一步研究
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作者
蒋建新
李艳艳
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机构
文山学院数学学院
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出处
《贵州师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2014年第5期82-84,共3页
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基金
国家自然科学基金项目(No.11361074)
云南省教育厅科学研究基金项目(No.2013Y585)
+1 种基金
云南省教育厅科学研究基金项目(No.2012Y270)
文山学院重点学科数学建设项目(No.12WSXK01)
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文摘
借助严格对角占优M-矩阵A的逆矩阵A-1的元素的上界新的提高的估计式,与该类矩阵的最小特征值τ(A)经典的下界估计式,给出了τ(A)新的提高的且易于计算的界。
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关键词
严格对角占优矩阵
M-矩阵
最小特征值
下界
迭代矩阵
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Keywords
Strictly diagonally dominant matrix
M-matrix
Minimum eigenvalue
Lower bound
Iterative matrix
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分类号
O151.21
[理学—基础数学]
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题名B-矩阵线性互补问题误差界的估计式
- 3
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作者
李艳艳
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机构
文山学院数学学院
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出处
《贵州师范大学学报（自然科学版）》
CAS
2019年第5期91-93,122,共4页
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基金
云南省教育厅科学研究项目(2018JS491)
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文摘
研究了B-矩阵线性互补问题的误差界,利用严格对角占优M-矩阵的逆矩阵估计式以及一些不等式,得到了该问题新的误差界。
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关键词
B-矩阵
线性互补问题
严格对角占优矩阵
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Keywords
B-matrix
linear complementarity problrm
strictly diagonally dominant matrices
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分类号
O151.21
[理学—基础数学]
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题名纵向数据非参数模型的光滑样条估计
被引量：1
- 4
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作者
张秀珍
廖军
卢孔敏
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机构
大同大学数学与计算机科学学院
文山学院数学学院
华东师范大学统计学院
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出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2016年第3期313-326,共14页
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基金
云南省教育厅科学研究基金(2014Y472)
陕西理工学院科研基金(SLGKY15-47)资助
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文摘
近几十年来,纵向数据的统计推断成为统计前沿研究的热点问题之一,并且广泛应用于金融、医药、农业等各个领域.纵向数据的特点是不同样本点的观测值之间是相互独立的,而在同一个样本点得到的观测值是相关的,并且随着计算机技术的发展,各种非参数估计方法成功地应用于纵向数据模型的估计.本文利用Cholesky分解及Profile最小二乘估计,针对纵向数据协方差矩阵未知情况的非参数模型提出有效的样条估计方法,最后通过一个例子的模拟结果比较,本文所提出的方法在协方差未知情形下比Naive样条估计更优越.
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关键词
纵向数据
非参数模型
CHOLESKY分解
光滑样条估计
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Keywords
longitudinal data
nonparametric model
Cholesky decomposition
smoothing spline estimation
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分类号
O212.7
[理学—概率论与数理统计]
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