在有信息中途退出缺失机制下的纵向数据的一个稳健联合建模方法的任务书.docx

在有信息中途退出缺失机制下的纵向数据的一个稳健联合建模方法的任务书
任务书
题目：在有信息中途退出缺失机制下的纵向数据的一个稳健联合建模方法
背景简介：纵向数据经常涉及到观察同一组体的多个时间点的变化情况，但是由于多种原因，数据可能存在缺失的情况。在实际应用场景中，信息缺失问题尤其常见，比如一些研究人员可能退出了观察过程，由此导致的缺失情况需要考虑。对于这种情况下的纵向数据，建立稳健的建模方法尤为重要。
任务描述：在有信息中途退出缺失机制下的纵向数据，设计并实现一个稳健联合建模方法。本任务的具体要求如下：
1.熟悉有关的统计学和机器学习知识，理解纵向数据处理、建模和预测的一般思路和方法。
2.深入了解中途退出缺失机制的相关理论和实现方法，充分考虑数据缺失对建模结果的影响。
3.设计并实现一个基于联合建模的方法，将相邻时间点的数据联系起来，充分利用已有信息来填补缺失数据，从而获得稳健的建模结果。
4.对所设计的方法进行实验，提供详细的实验结果和分析。在不同数据规模、不同缺失比例、不同分布情况等条件下，对模型的稳健性、效果和适用性进行测试和评价。
5.撰写学术论文，包括对相关工作和方法的介绍、实验结果的分析和讨论及未来工作的展望等部分，力求严谨准确、语言简明。
任务成果：本任务的预期成果为一个基于联合建模的方法，并经过实践验证。具体包括以下方面：
1.具有对相关理论和方法进行深入研究的能力，并将其应用到本任务中，设计出具有创新性和高效性的稳健建模方法。
2.在数据处理和模型设计方面，具有扎实的理论基础和实践能力，能够快速跟进最新的学习和研究进展。
3.对实验结果有清晰的记录和总结，能够对实验结果进行客观评价和充分分析，提出具有实际应用价值的建议。
4.掌握通用的学术论文写作方法和规范，具有对研究成果进行系统总结和表达的能力。
时间安排：本任务的工作时间预计为3个月，具体任务安排如下：
第1个月：对相关理论和方法进行深入研究，对中途退出缺失机制下的纵向数据进行建模分析，并初步设计出方法方案。
第2个月：完成方法的实现并进行测试和调整，进一步优化模型参数，并进行实验结论的分析。
第3个月：进一步完善实验结果的论证，根据实验结论撰写学术论文，并进行适当的调整和完善。
备注：以上任务时间仅为参考，具体时间安排还需结合实际情况进行调整。
参考文献：
1.Chen,X.,Zeng,D.,&Chen,P.(2016).Jointmodelingofdropoutandlongitudinallycorrelatedsurvivaldata.JournaloftheAmericanStatisticalAssociation,111(513),532-544.
2.Carter,E.L.,&Wu,M.C.(2013).Jointmodelingoflongitudinalandsurvivaldatainclinicaltrials.JournalofBiopharmaceuticalStatistics,23(3),635-652.
3.Diggle,P.J.,Heagerty,P.,Liang,K.Y.,&Zeger,S.L.(2002).Analysisoflongitudinaldata(Vol.2).Oxford:OxfordUniversityPress.
4.Liu,Y.,&Chen,R.(2019).Ahybridclusteringframeworkforanalyzinglongitudinaldatawithnon-ignorabledropout.JournalofAppliedStatistics,46(5),909-922.