【摘 要】
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相依失效时间数据常用于各类生物医学研究中,其中失效时间的相关性估计是分析相依生存数据的一个重要问题。广义估计方程是半参数边际Cox模型的参数估计问题中得到广泛应用的方法。本文对现有的广义估计方程的中间变量和工作相关阵进行了研究,通过矩方法证明了中间变量的相关系数为无穷小量,这一结论导致工作相关阵不能正确反映中间变量的相关性。本文也提出了一种改进的广义估计方程方法,并
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相依失效时间数据常用于各类生物医学研究中,其中失效时间的相关性估计是分析相依生存数据的一个重要问题。广义估计方程是半参数边际Cox模型的参数估计问题中得到广泛应用的方法。本文对现有的广义估计方程的中间变量和工作相关阵进行了研究,通过矩方法证明了中间变量的相关系数为无穷小量,这一结论导致工作相关阵不能正确反映中间变量的相关性。本文也提出了一种改进的广义估计方程方法,并对失效时间数据的相关性估计做出了讨论。模拟实验证明,在边际Cox模型回归分析问题中,改进的广义估计方程相比原来的方法,能够减少迭代次数,并能一定程度上反映中间变量的相关性信息。最后我们将改进的广义估计方程方法应用于肾感染的失效时间分析中。
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