本项目发展协变量缺失时生存数据回归分析的方法、理论及其在临床与流行病学研究中的应用。发展协变量缺失且联结函数是部分线性时,比例风险模型的统计推断方法,分别定义参数与非参数部分的估计,研究估计的渐近特性,并分析治疗爱滋病药物疗效试验的例子;考虑一种降维比例风险模型,使用局部偏似然方法定义估计, 研究估计的渐近性质,并分析胆汁异状硬化数据; 研究协变量缺失时随机删失线性模型的统计分析的方法,定义参数部分的估计,建立估计理论,并分析Odense大学医院在1962-1977年间所获得的黑色肿瘤皮肤手术临床研究数据;发展协变量缺失时随机删失部分线性模型统计推断的方法、理论并应用分析UCLA医院于1997-2000年所获得的白血病数据;发展协变量缺失时随机删失线性变换模型的统计推断方法,定义参数部分与非参数部分的估计,建立估计理论,并分析黑素瘤临床第3阶段试验中所获得的数据.
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数据更新时间:2023-05-31
论大数据环境对情报学发展的影响
粗颗粒土的静止土压力系数非线性分析与计算方法
自然灾难地居民风险知觉与旅游支持度的关系研究——以汶川大地震重灾区北川和都江堰为例
中国参与全球价值链的环境效应分析
基于公众情感倾向的主题公园评价研究——以哈尔滨市伏尔加庄园为例
数据缺失时高维数据降维分析的方法、理论与应用
生存分析中变系数模型的超高维协变量的筛选研究
高维协变量下部分线性风险回归模型的变量选择
协变量驱动的随机系数自回归模型的统计推断