复发事件下半参数转移模型的统计推断的任务书.docx

复发事件下半参数转移模型的统计推断的任务书
任务书：
复发事件下半参数转移模型的统计推断
任务背景：
在医学研究中，复发事件（recurrentevents）是指患者在接受治疗后，出现了同一种疾病的再次发作次数的事件，常见于癌症、心脑血管疾病等。为了更好地理解和预测复发事件的发生规律，需要建立相应的统计方法。半参数转移模型是一种有效的建模方法，它可以同时考虑时间到达和事件发生的因素，即对于每一个时间点，同时考虑该时间点后距离下一个事件的时间和下一个事件是否会发生两个因素。
本次任务旨在通过半参数转移模型的统计推断，对复发事件发生规律进行深入研究。
任务要求：
1.综合理解复发事件的半参数转移模型原理及其在医学研究中的应用。
2.利用现有数据构建半参数转移模型，包括模型的参数设置、适当的分布假设等。
3.进行模型拟合及模型诊断，检验拟合效果是否满足要求。
4.利用拟合好的模型，进行复发事件的预测与分析，并考虑模型的不确定性对预测结果的影响。
5.撰写实验报告，对本次实验过程、实验结果及相关问题进行描述分析，并阐述半参数转移模型在医学研究中的应用前景。
参考概述：
1.复发事件介绍；
2.半参数转移模型原理介绍；
3.基于半参数转移模型的数据集构建；
4.数据预处理工作；
5.模型参数设置和模型假设；
6.模型拟合、诊断和校验；
7.模型预测与分析；
8.结果和讨论；
9.实验总结和展望。
参考文献：
1.GillRD.Multistagemodelsandmultistagesamplingwithapplicationtoprimarybiliarycirrhosis[C].AnnArbor,MI:UniversityofMichigan,DepartmentofBiostatistics,1983.
2.AndersenPK,BorganO,GillRD,etal.Statisticalmodelsbasedoncountingprocesses[M].Springer-Verlag,1993.
3.ZhuL,NieL,XingY,etal.Piecewise-exponentialestimationforregressionanalysisofmultivariaterecurrenteventdata[J].JournaloftheAmericanstatisticalAssociation,2010,105(489):1249-1259.
4.HuangY.Theestimationandlimitingtheoryofrecurrenteventsandrecurrentprocesses[M].UniversityofCalifornia,Berkeley,1999.