论文摘要
在纵向研究中,我们常常会对一些非终止事件感兴趣,例如,与健康相关的生存质量.然而,死亡事件可能会在我们观测到这些感兴趣的变量之前发生,这种情况称之为截断数据.此外,每个个体的观察时间可能是不规律的,而且协变量对于感兴趣事件的影响也可能很复杂.本文提出了一个新的用于拟合被死亡截断的数据的半参数部分线性单指标模型,并用局部线性核方法近似非参数的连接函数,构造了参数部分的估计方程.本文证明了连接函数的局部线性核估计具有一致相合性,但收敛速度低于n1/2.为了消除这一低速收敛的影响,本文提出了一种数据分割的方法,证明了参数部分估计量的渐近正态性.本文通过一些数值模拟检验所提方法在有限样本下的表现,并分析了一组老年痴呆症的数据.
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 周洁,周晓华,孙六全
关键词: 纵向数据,部分线性单指标模型,终止事件
来源: 中国科学:数学 2019年01期
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 数学
单位: 首都师范大学数学科学学院,北京大学北京国际数学研究中心,中国科学院数学与系统科学研究院,中国科学院大学数学科学学院
基金: 国家自然科学基金(批准号:11671275,11471223,11301355,11690015和11771431),科技创新服务能力建设-基本科研业务费(科研类)(批准号:025185305000,204),首都师范大学青年科研创新团队和NIH,NIA(批准号:U01AG016976)资助项目
分类号: O212
页码: 73-88
总页数: 16
文件大小: 382K
下载量: 100
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标签：纵向数据论文; 部分线性单指标模型论文; 终止事件论文;