多维响应变量的纵向数据分析及其应用

纵向数据分析在生物医学领域有着广泛应用。由于它能较大信息量地反应疾病随时间的变化趋势而受到广大统计学者的关注，成为近年来国际统计学领域研究的热点之一.如果我们关心的某个医学指标可由多个响应变量来描述时,如何建立相应的统计模型来探索所关心指标的变化情况及其与协变量之间的关系是本课题研究的主要内容之一。我们将探索响应变量同为连续型和连续与离散情形,对含有缺失数据的此类纵向数据也是我们研究的内容之一;另一个主要研究内容是针对可交换类型数据(exchangeable data)，这类数据在临床医学特别是在耳鼻喉等五官科中经常遇到，我们将利用pairwiselikelihood方法建立统计模型并提出有效算法;进一步地，我们将研究响应为曲线和图像多元纵向数据的分析，对此类数据进行建模。我们将本课题提出的理论方法应用于实际医学数据分析中,如中医脉诊数据。