路易斯安那州前列腺癌生存数据的地理加权 Cox 回归
应用统计
2020-02-20 v1
摘要
Cox 比例风险模型是公共卫生研究中分析时间事件数据最流行的工具之一。当来自不同地区临床数据的观测结果产生与位置相关的变化模式时，研究协变量的空间变异效应通常具有重要意义。本文针对稀疏空间生存数据提出一种地理加权 Cox 回归模型。此外，在县一级引入了随机邻域加权方案。详细考察了所提地理加权估计量的理论性质。讨论了基于 Takeuchi 模型稳健信息准则（TIC）的模型选择方案。进行了广泛的模拟研究以检验所提方法的经验性能。我们进一步将所提方法应用于分析来自路易斯安那州监测、流行病学和最终结果（SEER）癌症登记处的前列腺癌真实数据。
引用
@article{arxiv.1908.09071,
title = {Geographically Weighted Cox Regression for Prostate Cancer Survival Data in Louisiana},
author = {Yishu Xue and Elizabeth D. Schifano and Guanyu Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.09071},
year = {2020}
}