缺失数据下加速失效时间模型的经验似然推断-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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缺失数据下加速失效时间模型的经验似然推断

项目名称：缺失数据下加速失效时间模型的经验似然推断
项目类别：专项基金项目
批准号：11326178
申请代码：A011102
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2014-01-01-2014-12-31

项目负责人：袁晓惠
依托单位：长春工业大学
批准年度：2013

中文摘要：

在生存分析中，加速失效时间模型已经得到了广泛应用。但在实际应用中，数据缺失的情况经常发生，甚至是不可避免的。这给实际工作者使用加速失效时间模型造成了很大的困难。本项目打算在部分协变量随机缺失机制下构造一类基于经验似然的推断函数。通过最小化基于经验似然的推断函数，我们可以得到易于计算且高效的回归参数估计。基于新构造的基于经验似然的推断函数，我们可以得到回归参数的卡方检验以及相应的置信域。

中文主题词：经验似然；缺失协变量；加速失效时间模型；分位数回归；

结论摘要：

英文主题词empirical likelihood；missing covariates；accelerated failure time model；quantile regression；

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