基于mcmc的进展多状态模型的贝叶斯估计

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1、ＤＡＬＩＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ工醒倾土室位文ＭＡＳＴＥＲＡＬＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮｗ“｝ｙ＜＾ＩＩ基于ＭＣＭＣ的进展多状态模型的贝叶斯估计工程领域ｊｍｔｍ＿ｍｍ作者姓名．指导教师老立ＩＬ邀ｉｆ答辩２０１５年６月日期专业学位硕士学位论文基于ＭＣＭＣ的进展多状态模型的贝叶斯估计－ＭＣＭＣＢａｙｅｓｉａｎＥｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆａＳｉｍｐｌｅＰｒｏｇｒｅｓｓｉｖｅＭｕｌｔｉｓｔａｔｅＭｏｄｅｌ作者姓名：周名锋工程领域：应用统计３１３０

2、１００７学号：：宋立新指导教师２０－－完成日期：１５５１大遠理工大摩ＤａｌｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体巳经发表的研究成果，也不包含其他巳申请学位或其他用途使用过的成果一。与我同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。Ｌ■一学位论文题目：ｍＫ沾ｆｅｌ

3、為乾十Ｉ；？命９、—斯ｒｔ寸：日期：德年＜月日作者签名／大连理工大学专业学位硕士学位论文摘要在生存分析事件中一，尤其是临床医学实验中，我们观测到的结点都会有这么个共同特征，数据要么是删失的，要么是截尾的，其中删失又包括了左删失、右删失以及区间删失，其中区间删失在临床医学实验当中经常碰到。例如，在癌症的临床医学研究中，我们通常定义感兴趣事件发生时间结点为区间删失。同时针对此类的数据，我们通常碰到的只是单阶段的感兴趣事件的发生。而在这篇文章中，我们针对的是癌症临床试验的进展时间结点和死亡时间结点的多状态的模型的研究，并且对模型的参数釆

4、用本文提出的参数估计的方法来进行估计。我们研究的是基于随机脆弱项的联合进展和死亡时间点的生存模型的参数估计一，我们提出了个简单的基于ＭＣＭＣ的的贝叶斯参数估计方法来一估计模型的参数。我们做了些模拟实验来验证我们的方法，并结合实例来阐述该方法的有效性。关键词：进展时间弱模型计洛模拟；脆；贝叶斯估；蒙特卡－－Ｉ基于ＭＣＭＣ的进展多状态模型的贝叶斯估计ＭＣＭＣ－ＢａｅｓｉａｎＥｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆＳｉｌＰｒｏｒｅｓｓｉＭｌｔｉｓｔａｔｅＭｏｄｅｌｙａｍｐｅｇｖｅｕＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅｄａｔａｗｅｏｂｔａｉｎｅｄａｂｏ

5、ｕｔｔｈｅｔｉｍｅｔｏｔｈｅｅｖｅｎｔｏｆｉｎｔｅｒｅｓｔｄｕｒｉｎｇｓｕｒｖｉｖａｌａｎａｌｙｓｉｓｈａｓａｃｏｍｍｏｎｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｔｈａｔｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｓｕｒｖｅｙｉｎｇａｒｅｅｉｔｈｅｒｃｅｎｓｏｒｅｄｏｒｔｒｕｎｃａｔｅｄａｎｄ，ｅｓｅｃａｃａｅ－ｔｅｅｖｅｎｗａｎｅｒｖａｅｒｏｐｉｌｌｙｌｌｉｔｉｎｔｒｖａｌｃｅｎｓｏｒｅｄｗｈｅｎｗｅｏｎｌｙｋｎｏｗｈｔｉｔｈｉｎｉｔｌ．Ｈｉｔｈｔ，ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｆ－ｔｉｎｔｅｒｖａｌｃｅｎｓｏｒｅｄｄａｔａ

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