删失数据分析.ppt

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贵州大学学士论文答辩需求依赖价格的多产品报童问题学生：

黄玉春学生：

黄玉春班级：

应数班级：

应数081081指导老师：

戴家佳指导老师：

戴家佳论文的主要内容第一章，前言第二章，删失数据的几种估计第三章，Cox模型第四章，总结研究现状国内一些学者关于删失数据统计分析的研究主要集中在生存分析、线性回归、半参数回归参数估计等领域。

涉及领域有：

线性回归模型领域非线性回归模型领域半参数回归领域非参数回归领域单指标回归领域生存分析领域时间序列分析领域密度估计领域文献研究范围本文讨论了近几年有关删失数据的一些估计与模型，对删失数据的几种重要分类进行了讨论，并且针对这几种分类进行了叙述。

本文在第二章着重说明了删失数据的几种重要估计本文详细的阐述了这几种估计，详尽的了解了它的构成与它的定义。

本文在第三章讨论了有关删失数据的一个重要模型Cox模型，本文引用Cox模型分析了乳腺癌因子与生存期之间的数量关系，建立生存模型。

删失数据的基本定义删失分为右删失和左删失两种，若在进行观察或调查时，一个个体确切生存时间不知道，但只知道其生存是时间大于，则称该个体的生存是在上是右删失的，并称L为右删失数据。

若个体的确切生存时间不知道，只知道其生存时间小于，则称该个体的生存时间在上是左删失的，并称为左删失数据。

例如：

动物研究通常是以有固定数目的动物接受一种或多种处理开始。

由于时间和费用的限制，研究者常常不能等到所有动物死亡。

一种选择是在一个固定时间周期内观察，在截止时间之后仍可能有可能有些动物活着，但不继续观察了。

这些动物的生存时间是不知道哦的，只知其不小于研究周期时间，这些数据称为删失数据。

删失数据的重要估计Kaplan-Meier估计Nelson-Aalen估计Pererson估计Breslow估计Buckley-James估计Lynden-Bell估计Turnbull估计Cox模型模型Cox模型：

通过求的极大值点解得的最大部分似然函数估计cox模型分析的步骤实例应用在探讨乳腺癌的预后，收集了54名女性病人的年林、月经情况、生存时间、结局及肿瘤的治学类型、临床分期、是否有淋巴结转移等影响因素，探讨影响因素与预后的关系。

各变量的意义如表2所列。

从协变量X1来看，其对应的偏回归系数为-1.34340，标准误为0.55671，统计量对应的P值为0.0158，说明该协变量对生存时间的影响具有统计学意义，其对应的相对危险度为0.267，说明有淋巴结转移者的死亡风险是无淋巴结转移者死亡风险的3.83倍，该相对危险度对应的95%的置信区间为0.0880.777。

自变量X5的偏回归系数为1.8137，标准误为0.62695总结本文对删失数据的重要估计和模型进行了统计，分析了删失数据的衍生数据，针对这些数据给出了有关删失数据的重要估计。

本文重点撰写了Cox模型，Cox模型是删失数据的重要应用模型，在医学，生物学等方面Cox模型的应用十分重要。

本文首先介绍了Cox模型的几种重要类型，接下来对Cox模型的分析步骤做了叙述。

并且探讨了有关乳腺癌删失数据的实例分析，通过分析得到了相对危险度，总结出淋巴结转移者的死亡风险是无淋巴结转移者死亡风险的3.83倍。

然后对Cox模型的应用范围及注意事项提出了几点建议。

最后描述了Cox模型的局限性。

致谢致谢感谢戴家佳老师在本次毕业设计中的悉心指导。

感谢四年以来所有授予我们课业的老师的教导。

感谢贵州大学四年的培育。

感谢各位老师能在百忙之中参与我的论文答辩。

谢谢谢谢大大家！

家！