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伪观察值文献资料
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含有Ⅱ型区间删失数据的回归模型参数估计
目的 比较四种方法估计含有Ⅱ型区间删失数据的回归模型参数大似然估计值,探讨在不同样本量情况下四种方法估计结果的准确性和稳定性.方法 对含有Ⅱ型区间删失的生存数据分别拟合Weibull参数回归模型和Cox-PH半参数回归模型,并结合EMICM算法得到模型参数的大似然估计值;应用组均值插补法将区间删失数据填补为右删失数据,进一步用传统的Cox回归以及建立伪观察值的方法估计生存函数,模拟样本量分别为50、200、500例.结果 Weibull回归模型的参数大似然估计值分别为(β)1=0.496,(β)2=-0.366;(β)1 =0.680,(β)2=-0.586;(β)1=0.620,(β)2=-0.504.Cox-PH半参数回归模型的参数大似然估计值为(β)1=0.652,(β)2=-0.469;(β)1=0.683,(β)2=-0.538;(β)1=0.629,(β)2=-0.511.填补为右删失数据后传统Cox回归方法得到的参数大似然估计值分别为(β)1=0.203,(β)2=-0.227;(β)1=0.641,(β)2=-0.514;(β)1=0.545,(β)2=-0.446.用Pseudo-observations得到的参数大似然估计值分别为(β)1=0.217,(β)2=-0.275;(β)1 =0.796,(β)2=-0.601;(β)1 =0.561,(β)2=-0.468.结论 在不同样本量情况下,拟合Weibu11参数回归模型,Cox-PH半参数回归模型结合EMICM算法估计的参数大似然估计更准确更稳定.
