系統識別號 | U0002-2607201021340700 |
---|---|
DOI | 10.6846/TKU.2010.00955 |
論文名稱(中文) | 現狀資料中的共變數有測量誤差時加法性風險模型的迴歸分析 |
論文名稱(英文) | Additive Hazard Regression with Current Status Data and Measurement Error in Covariates |
第三語言論文名稱 | |
校院名稱 | 淡江大學 |
系所名稱(中文) | 數學學系碩士班 |
系所名稱(英文) | Department of Mathematics |
外國學位學校名稱 | |
外國學位學院名稱 | |
外國學位研究所名稱 | |
學年度 | 98 |
學期 | 2 |
出版年 | 99 |
研究生(中文) | 王俞才 |
研究生(英文) | Yu-Tsai Wang |
學號 | 697190410 |
學位類別 | 碩士 |
語言別 | 繁體中文 |
第二語言別 | |
口試日期 | 2010-07-02 |
論文頁數 | 15頁 |
口試委員 |
指導教授
-
黃逸輝(huang@math.tku.edu.tw)
委員 - 黃文瀚(wenhan@nchu.edu.tw) 委員 - 溫啟仲(ccwen@mail.tku.edu.tw) |
關鍵字(中) |
加法性風險模型 計數過程測量誤差 現狀資料 乘法性風險模型 |
關鍵字(英) |
Additive hazard Counting process Measurement error Current Status Proportion hazard |
第三語言關鍵字 | |
學科別分類 | |
中文摘要 |
所謂的現狀資料是指只能觀察到失效時間是發生在一個隨機的監控時間之前或之後。這樣的資料大多出現在生物醫學、經濟學或是社會學等研究當中。另一方面在蒐集資料時經常受限於儀器的精準度或量測方式的限制等因素而導致共變數無法準確測量。有鑑於此, 本文探討在加法性風險模型之下影響失敗時間分佈的共變數含有測量誤差時的分析方法:利用Lin等人(1998)的看法,我們首先將加法性風險模型的問題轉換成乘法性風險模型的問題,再利用右設限資料下乘法性風險模型的特性進行共變數有測量誤差時的分析方法。 |
英文摘要 |
Current status data arise when the only knowledge about the failure time of interest is whether the failure occurs before or after a random monitoring time. Such data are commonly encountered in biomedicine, economic, sociology and other scientific areas. Due to the accuracy of instruments or the limitation of measurements, we may not measure the covariates precisely. This paper constructs estimation under the additive hazards model and discusses the analysis when covariates are subject to measurement error. Under certain conditions on the monitoring time and consider a certain process, the additive hazards model for the failure time implies the proportional hazards model for the special process. The analysis when measurement error presents was then derived under the proportional hazards model. |
第三語言摘要 | |
論文目次 |
目錄 1 前言...................................................1 2 模型與推論.............................................2 2.1 現狀資料與加法性風險模.............................2 2.2 模型轉換...........................................3 2.3 校正分數函數-當共變數過程與時間無關時..............5 2.4 條件分數函數-當共變數過程為時間的線性函數時........7 3 模擬...................................................9 3.1 當共變數過程與時間無關時...........................9 3.2 當共變數過程為時間的線性函數時....................11 4 結論..................................................13 5 參考文獻..............................................14 表目錄 1 Zi(t) = zi , β = 0.4 . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2 Zi(t) = zi , β = 0.6 . . . . . . . . . . . . . . . . 11 3 Zi(t) = ai + bit , β = 0.8 . . . . . . . . . . . . . 12 4 Zi(t) = ai + bit , β = 1.0 . . . . . . . . . . . . . 13 |
參考文獻 |
Breslow, N. E. (1974). Covariate analysis of censored survival data. Biometrics30, 89-99. Breslow, N. E. and Day, N. E. (1984). Statistics of case-control studies. In Statistics Methods for Cancer Studies, R. G. Cornell (ed.), 91-126. NEW YORK:Marcel Dekker. Cox, D. R. (1972). Regression models and life tables (with discussion). Journal of the Royal Statistical Scocity, Series B 34, 187-220. Kalbfleisch, J. D. and Prentice, R. L. (1980). The Statistical Analysis of failure time Data. New York: Wiley. Lin, D. Y. and Ying, Z. (1994). Semiparametric analysis of the additive risk model.Biometrika 81, 61-71. Lin, D. Y. , Oakes, D. and Ying, Z. (1998). Additive hazards regression with current status data. Biometrika 85, 289-298. Nakamura, T. (1992). Proportional hazards model with covariates subject to measurement error. Biometrics 48, 829-38. Tsiatis, A. A. and Davidian, M. (2001). A semiparametric estimator for the proportional hazards model with longitudinal covariates measured with error. Biometrika 88, 447-458. |
論文全文使用權限 |
如有問題,歡迎洽詢!
圖書館數位資訊組 (02)2621-5656 轉 2487 或 來信