左截断右删失数据下非参数估计方法的研究

目的针对左截断右删失数据,现有的非参极大似然估计法(NPMLE)和Breslow-Fleming-Harrington估计法(BFH)都对小风险集情形极为敏感,此时生存率会出现急速下降,本文除了提出校正精度的新估计法,同时对现有方法进行比较研究。方法基于现有NPMLE和BFH,结合Lai-Ying加权思想和条件概率,介绍加权NPMLE和条件NPMLE法,并提出加权BFH法。利用绝对误差积分(IAE)和平均宽度积分(IAW)指标,通过模拟研究比较上述方法的估计精度。结果模拟结果显示NPMLE、BFH、加权NPMLE、加权BFH和条件NPMLE法的IAE值依次递增,而IAW值显示加权BFH法最小,NPMLE法最大,BFH、条件NPMLE和加权NPMLE法在高低删失率下IAW大小相互逆转。结论结合模拟结果和实际例子,存在小风险集时推荐使用加权BFH法,其次加权NPMLE法;没有小风险集时5种方法基本一致。