《帶終止時間的復發事件數據的統計分析及其套用》是依託中國科學院數學與系統科學研究院，由孫六全擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：帶終止時間的復發事件數據的統計分析及其套用
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：孫六全
- 依託單位：中國科學院數學與系統科學研究院
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
復發事件數據是生命科學，醫學, 經濟學, 社會學等領域中經常出現的一種複雜刪失數據，對這類數據的統計分析是當前生物與醫學統計研究的熱點之一，也是各相關學科發展的重要基礎。本項目詣在帶終止時間的復發事件數據下，針對一些重要的半參數比率和均值模型，隨機效應模型和變係數模型等，進行建模的理論和方法創新。對所建立的模型進行統計推斷，進而研究模型檢驗方法，變數選擇方法，以及協變數丟失或其測量具有誤差等情況下的各種半參數模型的估計問題。在此基礎上，對有終止時間的多類型復發事件數據和集群復發事件數據進行相應的統計推斷，包括參數估計，模型檢驗和變數選擇等。最後把所得的研究結果用於生命科學和醫學等實際中，為解決與其相關的實際問題提供有效的統計方法和可靠的理論支持。此項目是統計套用基礎研究前沿的課題之一，具有重要的理論意義和實際套用價值。
結題摘要
復發事件數據是生命科學，醫學, 經濟學, 社會學等領域中經常出現的一種複雜刪失數據，對這類數據的統計分析是當前生物與醫學統計研究的熱點之一，也是各相關學科發展的重要基礎。本項目主要在帶終止時間的復發事件數據下，針對一些重要的半參數比率和均值模型，隨機效應模型和變係數模型等，進行了建模的理論和方法創新。對所建立的模型進行了統計推斷，進而研究了模型檢驗方法，變數選擇方法，以及協變數丟失或其測量具有誤差等情況下的各種半參數模型的估計問題。在此基礎上，對有終止時間的多類型復發事件數據和集群復發事件數據進行了相應的統計推斷，包括參數估計和模型檢驗等。最後對所提出的方法進行了數值模擬驗證並用於一些實際數據分析中，為解決與其相關的實際問題提供有效的統計方法和可靠的理論支持。此項目是統計套用基礎研究前沿的課題之一，具有重要的理論意義和實際套用價值。
