Cox模型下病例队列设计中两种伪似然推断方法及其应用

作     者：钱永春 丁洁丽 QIAN Yong-chun;DING Jie-li

作者机构：武汉大学数学与统计学院湖北武汉430072 

基　　金：国家自然科学基金(11671310)资助 

出 版 物：《数理统计与管理》 (Journal of Applied Statistics and Management)

年 卷 期：2020年第39卷第5期

页      码：845-856页

摘      要：在许多大型队列研究中,采用节约成本并能提高效率的抽样设计至关重要.基于生存数据的病例队列设计正是这样一种有偏抽样机制.这种抽样设计最大的优点在于:昂贵的关键协变量的采集和测量仅对一个随机抽取的子队列以及子队列之外所有经历了感兴趣事件的病例个体进行.本文研究如何应用Cox模型拟合病例队列研究数据.探讨了两种基于伪似然思想的统计推断方法及其渐近理论.通过模拟研究和实际数据分析研究了病例队列设计相较于传统简单随机抽样设计的高效性,展示了其理论意义和应用价值.

主 题 词：病例队列设计 Cox模型 伪似然方法 

学科分类：02[经济学] 0202[经济学-财政学类] 020208[020208] 07[理学] 0714[0714] 070103[070103] 0701[理学-数学类] 

核心收录：

D　O　I：10.13860/j.cnki.sltj.20200606-001

馆 藏 号：203985898...