相依区间删失下加速失效模型的研究

论文摘要

在生物统计、生物医学、社会学等研究中,人们经常会遇到区间删失数据.目前已有不少文献研究了区间删失数据的回归分析问题,但大多数研究主要针对观测时间与失效时间独立的情形,而对二者相依的情形,研究则相对有限.在这篇论文中,我们在加速失效时间模型下,讨论了相依区间删失数据的回归分析问题.我们利用Copula函数方法刻画了失效时间与观测时间的关系,从而得到观测数据的似然函数,并利用样条函数逼近似然函数中的非参数项,从而得到了回归系数的极大似然估计.大量的模拟研究表明我们所提出的方法在有限样本下的表现不错,我们也将所提出的方法应用到了一组实际数据当中。

论文目录

• 中文摘要
• abstract
• 第1章 绪论
•   1.1 研究背景
•   1.2 相关研究成果
• 第2章 预备知识
•   2.1 相依区间删失数据
•   2.2 模型简介
•     2.2.1 Cox比例风险模型
•     2.2.2 加性危险概率模型
•     2.2.3 加速失效时间模型
•     2.2.4 Copula函数模型
• 第3章 关于相依区间数据的加速失效模型参数估计方法
• 第4章 数值模拟
•   4.1 模拟数据生成方法
•   4.2 模拟结果
• 第5章 实例分析
• 结论
• 参考文献
• 致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 董立健

导师: 赵世舜

关键词: 相依区间删失数据,函数,极大似然估计,加速失效时间模型

来源: 吉林大学

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 数学

单位: 吉林大学

分类号: O212.1

总页数: 28

文件大小: 1799K

下载量: 34