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    題名: 擴充風險與長期追蹤資料之聯合模型;Joint Modeling of Extended Hazards and Longitudinal Data
    作者: 曾議寬
    貢獻者: 統計研究所
    關鍵詞: 擴充風險模型;聯合概似函數;EM演算法;隨機效應;存活資料;雞尾酒療法;Extended hazards model;Joint likelihood function;EM algorithm;Random effect;survival data;HAART;數學類
    日期: 2008-07-01
    上傳時間: 2010-12-28 15:38:56 (UTC+8)
    出版者: 行政院國家科學委員會
    摘要: 我們提出了一個估計程序能同時對擴充風險模型及長期追蹤資料進行推估，而此一估計程序主要目的在於找出存活時間和長期追蹤共變數之間的關聯性。擴充風險模型包含了最常用的兩大存活模型如Cox 模型及加速失敗時間模型。在巢狀結構之下，擴充風險模型提供了一個可能的工具能夠檢查Cox 模型及加速失敗時間模型的適當性。整個我們提出的估計程序所有的統計推估皆由聯合概似函數而來，而概似函數極值的取得可由EM 演算法得到。最後我們藉由雞尾酒療法對愛滋病帶原者的療效評估來展示本估計程序的穩定性及實用性。 研究期間：9608 ~ 9707
    關聯: 財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
    顯示於類別:[統計研究所] 研究計畫

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