带有部分区间删失与左截断数据的治愈模型下半参数筛极大似然估计及其在自然流产数据中的应用
统计方法学
2017-08-24 v1
摘要
这项工作是由以自然流产（SAB）为结果的妊娠观察性研究所推动的。显然，部分女性经历了 SAB 事件，而其余女性则没有。此外，由于孕妇被招募进入这些研究的方式，数据存在左截断。对于确实经历了 SAB 的女性，其确切事件时间有时是未知的。最后，小部分女性在妊娠期间失访。所有这些导致了左截断、部分区间删失且右删失，并具有明确定义的治愈部分的数据。我们考虑非混合 Cox 回归治愈率模型，并采用基于半参数样条的筛极大似然方法来分析此类数据。利用现代经验过程理论，我们证明了筛估计量的参数和非参数部分都是一致的，并建立了这两部分的渐近正态性。通过模拟研究来确立其有限样本表现。最后，我们将该方法应用于自然流产观察性研究的数据库。
引用
@article{arxiv.1708.06838,
title = {Semiparametric Sieve Maximum Likelihood Estimation Under Cure Model with Partly Interval Censored and Left Truncated Data for Application to Spontaneous Abortion Data},
author = {Yuan Wu and Christina D. Chambers and Ronghui Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.06838},
year = {2017}
}