治愈模型和复发事件的联合建模,推断及应用

本课题主要研究含有"长期生存者"的复发事件数据,考虑到有相依删失情况下的统计建模,推断和应用问题.其主要研究内容有:第一,当复发事件带有"长期生存者"的时候,构建复发事件的次数(counts),间隔(gaps)和事件时间(event times)的适当的(边际)率函数是我们的主要目标;第二,在前者工作基础上,把可乘(边际)率函数推广到可加的(边际)率函数,同时允许变化的协变量及效应;第三,我们研究在多种复杂删失机制下的建模和推断; 第四,作为上述结果的应用,我们将把我们的模型和方法运用于保险精算学和医疗费用数据的研究中,因为从本质上讲,这些数据都是复发事件数据结构.这样我们就可以在复发事件模型的统一的框架下来研究一类较为广泛的问题. 已有大量文献研究复发事件数据,但现有的文献极少考虑到常见的带有"长期生存着"的复发事件数据. 所以本课题的研究无论在理论上和应用上都有重要的意义.