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病例队列设计下加性风险回归分析及其在乳腺癌数据中的应用

ADDITIVE HAZARDS REGRESSION UNDER CASE-COHORT DESIGN AND ITS APPLICATION IN BREAST CANCER DATA
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摘要 本文研究了如何应用加性风险模型拟合由病例队列设计获取的生存数据的问题.利用参数的一种加权估计方法并综述其渐近性质.通过模拟研究获得了这种方法在有限样本量下的优良表现,并评估了病例队列设计相较于简单随机抽样设计的有效性.本文推广简单随机抽样至病例队列设计,并将此种方法应用于一个实际的乳腺癌数据,展示其在实际中的应用价值和前景. In this paper,we discuss how to fit the additive hazards model to case-cohort data.We consider a weighted estimating estimation approach,and review asymptotic properties of the proposed estimator.We conduct a series of simulation studies to assess the good finite-sample performance of such a method,and evaluate the efficiency of the case-cohort design to the simple random sampling scheme.We promote the traditional simple random sampling design to case-cohort design.We apply the proposed method to analyze a real data for breast cancer and illustrate the practical applications.
作者 杨杰 丁洁丽 YANG Jie;DING Jie-li(School of Mathematics and Statistics,Wuhan University,Wuhan 430072,China)
出处 《数学杂志》 2021年第3期270-282,共13页 Journal of Mathematics
基金 国家自然科学基金资助(11671310).
关键词 病例队列设计 加性风险模型 估计方程 逆概率加权 case-cohort design additive hazards model estimating equations inversed probability weighted
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