复发事件过程中混杂偏倚的调整和统计分析

项目名称： 复发事件过程中混杂偏倚的调整和统计分析

项目编号： No.11401146

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 数理科学和化学

项目作者： 李霓

作者单位： 海南师范大学

项目金额： 23万元

中文摘要： 复发事件过程和观测过程是区间删失复发事件数据中两个重要的点过程，两者之间的相依性对复发事件率的研究起着至关重要的作用，是目前统计界对复发事件乃至一般纵向数据研究的热点之一。本项目主要应用倾向指数以及逆概率加权的方法对复发事件过程中的如下几个问题进行研究：复发事件过程中相依观测时间具有混杂效应的系统判定方法；相依观测过程对复发事件率的估计所造成混杂偏倚的调整；含有相依观测过程的复发事件过程建模和协变量效应的参数估计；估计方程的构造以及估计的相合性与渐近正态性的证明；相依观测过程下复发事件过程的非参数假设检验等，希望给出复发事件分析中相依观测过程所造成混杂偏倚的理论描述，设计出调整混杂偏倚的有效方法和步骤，完成调整混杂偏倚后复发事件过程的统计推断，为复发事件的理论研究提供有力的工具和支持。该研究亦可广泛地应用到生物学，医学，社会和经济学，工业可靠性等领域中，具有重要的现实意义和应用价值。

中文关键词： 复发事件过程；相依观测过程；面板计数数据；估计方程；联合建模

英文摘要： Recurrent event data usually occur in long-term studies which concern recurrence rates of certain events. In some circumstances of these studies, subjects can only be observed at discrete time points rather than continuously and thus only the numbers of t

英文关键词： Recurrent event process；Dependent observation process；Panel count data；Estimating equation；Joint modeling