针对含瞬时失效区间删失数据的比例风险模型
统计方法学
2018-04-04 v2
摘要
比例风险（PH）模型可以说是分析来自临床试验和纵向研究等众多领域的时间事件数据最流行的模型之一。在许多此类研究中，感兴趣的事件时间并非直接观测到，而是相对于周期性检查时间已知；即研究者观测到当前状态或区间删失数据。此类结构数据的分析常常困难重重。更使该问题恶化的是，在某些此类研究中，观测数据还包含瞬时失效；即若干研究单元的事件时间恰好与研究的起始时间重合。鉴于这些困难，本文致力于在 PH 假设下发展一种混合模型，可用于分析受瞬时失效影响的区间删失数据。为允许建模灵活性，提出了两种估计未知累积基线风险函数的方法；考虑了完全参数化和单调样条表示。通过一种涉及潜 Poisson 随机变量的新颖数据增广过程，开发了期望最大化（EM）算法以完成模型拟合。所得 EM 算法易于实现且计算高效。此外，通过广泛的模拟研究，表明所提方法能提供可靠的估计与推断。
引用
@article{arxiv.1804.00096,
title = {A proportional hazards model for interval-censored data subject to instantaneous failures},
author = {Prabhashi W. Withana Gamage and Monica Chaudari and Christopher S. McMahan and Michael R. Kosorok},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.00096},
year = {2018}
}