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DC 欄位 | 值 | 語言 |
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dc.contributor.advisor | 張淑惠(Shu-Hui Chang) | |
dc.contributor.author | Cheng-chun Yu | en |
dc.contributor.author | 喻承俊 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2021-06-15T11:50:21Z | - |
dc.date.available | 2018-08-25 | |
dc.date.copyright | 2016-08-25 | |
dc.date.issued | 2016 | |
dc.date.submitted | 2016-08-12 | |
dc.identifier.citation | Chang, S.-H. and Wang, M.-C. (1999) Conditional Regression Analysis for Recurrence TimeData. JournaloftheAmericanStatisticalAssociation94,1221-1230. Clayton, D.G. (1978) A Model for Association in Bivariate Life Tables and Its Application in Epidemiological Studies of Familial Tendency in Chronic Disease Incidence. Biometrika65,141-151. Clayton,D.G.andCuzick,J.(1985)MultivariateGeneralizationsoftheProportionalHazardsModel. JournaloftheRoyalStatisticalSocietyseriesA148,82-117. Frank,M.J.(1979)OnthesimultaneousassociativityofF(x,y)andx+y−F(x,y). AequationesMathematicae,19,194-226. Fu,T.-C.,Su,D.-H.andChang,S.-H.(2016)Serialassociationanalysesofrecurrentgap timedataviaKendallstau. Biostatistics17,188-202. Genest,C.(1987)Frank’sFamilyofBivariateDistributions. Biometrika74,549-555. Hu, T., Nan, B., Lin X. and Robins, J.M. (2011) Time-dependent cross ratio estimation forbivariatefailuretimes. Biometrika98,341-354 Huang,C.-Y.,Wang,M.-C.(2005)NonparametricEstimationoftheBivariateRecurrence TimeDistribution. Biometrics61,392-402. Lakhal-Chaieb,L.,Cook,R.J.andLin,X.(2010)InverseProbabilityofCensoringWeighted EstimatesofKendallsτforGapTimeAnalyses. Biometrics66,1145-1152. Lin,D.Y.,Sun,W.andYingZ.(1999)NonparametricEstimationoftheGapTimeDistributionsforSerialEventswithCensoredData. Biometrika86,59-70. Nelsen, R.B.(1986) Properties of a one-parameter family of bivariate distributions with specifiedmarginals. CommunicationsinStatistics-TheoryandMethods15:11,3277
46 3285. Ning,J.,Chen,Y.,Cai,C.andHuang,X.(2015)Onthedependencestructureofbivariate recurrenteventprocesses: inferenceandestimation. Biometrika102,345–358. Oakes,D.(1989)BivariateSurvivalModelsInducedbyFrailties. JournaloftheAmerican StatisticalAssociation,84,487-493. Oakes, D. (1982) A Concordance Test for Independence in the Presence of Censoring. Biometrics38,451-455. Oakes, D. (1982b) A Model for Association in Bivariate Survival Data. Journal of the RoyalStatisticalSociety44,414-422. Oakes, D. (2008) On consistency of Kendalls tau under censoring. Biometrika 95, 9971001. Schaubel,D.E.andCai,J.(2004)RegressionMethodsforGapTimeHazardFunctionsof SequentiallyOrderedMultivariateFailureTImeData. Biometrika91,291-303. Wang, M.-C., Qin, J. and Chiang, C.-T. (2001) Analyzing Recurrent Event Data With InformativeCensoring. JournaloftheAmericanStatisticalAssociation96:455,10571065. 張淑惠(2016)重複性交替發⽣雙間隔時間資料之相關性分析中華民國科技部專 題研究計畫MOST104-2118-M-002-003 傅宗襁(2009)具誘導訊息設限之⼆元有序間隔時間的排序相關係數估計國立台灣大學公共衛生學院流行病學研究所生物醫學統計組碩⼠論文 | |
dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/49817 | - |
dc.description.abstract | 在臨床研究裡,個體在研究結束前可能經歷數種不同的事件。以精神疾病的治療而言,患者可能反覆經歷出院和入院這兩種有序事件,這種反覆依序發生的二元事件稱為二元有序復發事件。本文感興趣的是復發有序二元間隔時間資料中,兩兩間隔時間之間的相關性。本文使用交叉比來測量兩間隔時間的相關性。因間隔時間之間的相關性會造成第二或之後間隔時間和其對應右設限時間相依,這種相依設限稱為誘導訊息設限,若使用傳統的估計交叉比方法會有偏差的現象。本文考慮三個交叉比的估計方法,並使用倒數設限機率權重來處理這種誘發相依設限造成的偏差。在二元有序復發間隔時間資料中,二元變數的交叉比可能隨著復發次數而有線性的趨勢,因此本文提出一個估計方法可運用線性趨勢假設有效地估計不同次復發的交叉比。本文最後經由模擬來檢驗本文估計方法的表現。 | zh_TW |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-06-15T11:50:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-105-R03h41001-1.pdf: 16650197 bytes, checksum: a053fa86045f90c8fc997e06c0dba025 (MD5) Previous issue date: 2016 | en |
dc.description.tableofcontents | 誌謝 I
摘要 II Abstract III 1 導論1 1.1 前言. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 研究動機和目的. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 2 文獻回顧4 2.1 間隔時間的相關性. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2.2 Kendall’s tau . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.3 交叉比. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.4 倒數機率設限權重. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 3 方法12 3.1 符號與假設. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 3.2 配對估計法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3.3 經驗分佈估計法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 3.4 風險比估計式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 3.5 趨勢估計. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 4 模擬21 4.1 資料生成. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 4.1.1 Clayton copula 模式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 4.1.2 Clayton copula 伽馬脆弱性模式. . . . . . . . . . . . . . . . . 22 4.1.3 Frank copula 模式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 4.1.4 Frank copula 伽馬脆弱性模式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 4.1.5 復發Clayton copula 模式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 4.2 模擬情境與結果. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 4.2.1 Clayton copula 模擬資料. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 4.2.2 Frank copula 模擬資料. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 4.2.3 Clayton copula 模擬趨勢資料. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 5 結果與討論43 參考文獻46 附錄48 | |
dc.language.iso | zh-TW | |
dc.title | 復發有序二元間隔時間資料的事件別相關性分析 | zh_TW |
dc.title | Episode-Specific Association Measures for Recurrent Ordered Bivariate Gap Time Data | en |
dc.type | Thesis | |
dc.date.schoolyear | 104-2 | |
dc.description.degree | 碩士 | |
dc.contributor.oralexamcommittee | 陳秀熙(Hsiu-Hsi Chen),劉仁沛,鄭宗記 | |
dc.subject.keyword | 間隔時間,復發事件,誘導訊息設限,交叉比,風險比,計分函數,倒數權重, | zh_TW |
dc.subject.keyword | Gap times,Recurrent events,Induced informative censoring,Cross ratio,Hazard ratio,Score function,Inverse weighted, | en |
dc.relation.page | 61 | |
dc.identifier.doi | 10.6342/NTU201602232 | |
dc.rights.note | 有償授權 | |
dc.date.accepted | 2016-08-12 | |
dc.contributor.author-college | 共同教育中心 | zh_TW |
dc.contributor.author-dept | 統計碩士學位學程 | zh_TW |
顯示於系所單位: | 統計碩士學位學程 |
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