涵蓋結構下相對涉險迴歸模式之估計效率、訊息界限與適合度研究

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題名:	涵蓋結構下相對涉險迴歸模式之估計效率、訊息界限與適合度研究 Efficiency, Information Bound, and Model Validity under Nested Structures of Relative Risk Regression Models
作者:	吳宏達
貢獻者:	中國醫藥大學公共衛生系
關鍵詞:	Time-varying effiect;Heteroscedasticity;Multiple crossing;Proportional hazard;Non-proportional hazard
日期:	2006-07
上傳時間:	2010-07-21 16:37:44 (UTC+8)
摘要:	Cox 的正比例涉險模式(proportional hazards (PH) model)自提出後，已被成功而廣泛地使用。其理由至少包括：模型本身在解釋上很簡潔、部分概似函數(partial likelihood)所引出之統計推論具有「有效性」(主要是指consistency)，乃至容易以程式執行計算，以及高統計效率(efficiency)等。然則當「正比例」之假設不符時，或者我們所關心之「效果量測」(effect-measure)並非相對涉險比率(relative risk or hazards ratio)時，不同型態的模型、或者同型態但是比正比例模型大一點的模型，都曾被大量提出並研究。本計畫所欲探討的是後者。包括：具有積弱性之比例涉險模式 (PH-frailty model)、泛正比例涉險模式(generalized PH model)以及異質性涉險模式(heteroscedastic hazards regression model)等。這些模式我們可通稱之為相對涉險迴歸模式(relative risk regression models)；它們均個別涵蓋住了正比例模式。由於這些較廣褒之模式，其統計推論常仍值基於相應之部分概似函數，故此函數在這些較廣褒之模式下所含有之訊息量(information)之計算，是相當重要的。據此，亦可推出較具效率之估計方式。比如藉由投影(projection)的方式，以得到高效率之估計函數(efficient score)。此外在各種涵蓋結構下，模型配適度的問題也較容易討論。本計畫將定出幾個有興趣之涵蓋結構進行討論，企圖提出較高效率之推論方法，並研究模型檢驗之工作如何進行。
顯示於類別:	[公共衛生學系暨碩博班] 研究計畫

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