| 姓名 |
陳維漢(Wei-Han Chen)
查詢紙本館藏 |
畢業系所 |
統計研究所 |
| 論文名稱 |
比較數個治療多種疾病的方法之概似推論
(Likelihood inference for comparing several treatmeents for multiple disease endpoints)
|
| 相關論文 | |
| 檔案 |
 [Endnote RIS 格式]
[Bibtex 格式]
 [相關文章]  [文章引用]  [完整記錄]  [館藏目錄]  至系統瀏覽論文 ( 永不開放)
|
| 摘要(中) |
在臨床試驗中，實驗者常用多種疾病來衡量不同治療的效用。因此將多個終點(multiple endpoints) 的設計作為一個重要的考量，此設計將從同一位受測者檢測多種疾病，因此資料間產生相關性，使得模型配似資料變得困難。
本文提出使用多元負二項 (multinomial negative binomial) 以及兩種變異數設定不同的常態模型作為實作模型 (working model)，並運用Royall and Tsou (2003) 提出的強韌概似函數方法 (robust adjusted likelihood functions) 使實作模型強韌化。透過此方法可獲得強韌化分數檢定統計量 (robust score statistics) 及強韌化韋德檢定統計量 (robust Wald statistics)，且此模型具可重複性 (reproducibility)，儘管受測者檢測疾病個數與模型假設不同，依然可透過強韌概似函數方法得到正確的統計推論。最後本文利用模擬與實例分析以比較強韌化多元負二項模型與強韌化常態模型的好壞，並驗證強韌化方法的優點。 |
| 摘要(英) |
In clinical trials, experimenters often use a variety of diseases to measure the effectiveness of different treatments. Therefore, the design of multiple endpoints is an important consideration. This design will detect multiple diseases from the same subject. Therefore, there is correlation between the data, which makes it difficult for the model to fit the data.
This paper proposes the use of multivariate negative binomial and two normal models with different settings of variance as the working model, and uses the robust adjusted likelihood functions proposed by Royall and Tsou (2003) to robust the working model. Through this method, the robust score test statistics and the robust Wald test statistics can be obtained, and the model is reproducibility. Although the number of diseases detected by the subjects is different from the model hypothesis, the correct statistical inference can still be obtained through the adjusted likelihood functions method. Finally, this paper uses simulation and example analysis to compare of the robust multivariate negative binomial model and the robust normal model, and verify the advantages of the method. |
| 關鍵字(中) |
★ 多個終點
★ 相關性
★ 強韌概似函數
★ 多重比較
★ 可重複性 |
關鍵字(英) |
★ multiple endpoints
★ correlation
★ robust likelihood
★ multiple compare
★ reproducibility |
| 論文目次 |
目錄
摘要 i
Abstract ii
致謝辭 iii
第一章 緒論 1
第二章 文獻回顧 2
第三章 多元負二項模型之強韌化 4
3.1參數之最大概似估計量 5
3.2修正項中矩陣A之計算 7
3.3修正項中矩陣B之計算 14
3.4非強韌化與強韌化之分數檢定 23
第四章 變異數假設相同常態模型之強韌化 27
4.1參數之最大概似估計量 28
4.2修正項中矩陣A之計算 29
4.3修正項中矩陣B之計算 31
4.4非強韌化與強韌化之分數檢定 34
第五章 變異數假設不同常態模型之強韌化 36
5.1參數之最大概似估計量 37
5.2修正項中矩陣A之計算 38
5.3修正項中矩陣B之計算 40
5.4非強韌化與強韌化之分數檢定 43
第六章 強韌檢定統計量等價性與可重複性 46
6.1 實作模型比較 46
6.1.1一種疾病下之強韌化變異數矩陣比較 47
6.1.2一種疾病下之強韌化分數檢定統計量比較 48
6.1.3二種疾病下之強韌化變異數矩陣比較 49
6.1.4二種疾病下之強韌化分數檢定統計量比較 52
6.2模型具可重複性 55
第七章 模擬研究 56
7.1 三個治療之三種疾病比較 57
7.2 兩個治療之三種疾病比較 58
第八章 實例分析 119
8.1實例一 119
8.2實例二和實例三 125
第九章 結論 129
參考文獻 130 |
| 參考文獻 |
參考文獻
Royall, R. M. and Tsou, T. S.(2003). Interpreting statistical evidence by using imperfect models: robust adjusted likelihood functions. J. R. Statist. Soc. B (2003)
65, Part 2, pp. 391–404.
H. Hori, et al. (2020). Multiple-endpoint genotoxicity assay for colon carcinogen 1,2-
dimethylhydrazine. Mutat Res Gen Tox En 849 (2020) 503130.
Westfall, P.H., Tobias, R.D., Rom, D,Wolfinger, R.D. and Hochberg, Y. (1999).
Multiple Comparisons and Multiple Tests Using the SAS^® System, Cary, NC: SAS Institute Inc.
Johnson and Wichern (2007). Applied Multivariate Statistical Analysis 6th edition,
pp. 334-335 |
| 指導教授 |
鄒宗山(Zong-Shan Zou)
|
審核日期 |
2021-7-27 |
| 推文 |
 facebook  plurk  twitter  funp  google  live  udn  HD  myshare  reddit  netvibes  friend  youpush  delicious  baidu
|
| 網路書籤 |
 Google bookmarks  del.icio.us  hemidemi myshare
|
