应用数学学报

作者：王晓宇

单位：中国科学院数学与系统科学研究院, 北京 100190"],"fundList_en":["The project was supported by the National Key Research and Development Program of China (2019YFC1905301);National Natural Science Foundation of China (22078115,21776108,21690083,22008078).

关键词：复发事件,面板计数数据,可加可乘模型,半参数分析

事件历史记录数据(Event History Data)是随时间观察而得到的, 记录特定事件发生时间和发生类型的观测数据. 这种数据类型在生物医学等领域的研究中十分常见, 它包含了两类非常重要的数据类型, 复发事件数据(Recurrent Event Data)和面板计数数据(Panel Count Data). 在实际生产过程中, 有时会出现上述两种数据类型混杂的情况, 文本提出了可加可乘半参数建模的方法来分析这种混杂数据. 我们讨论了参数估计的相合性和渐近正态性, 以及基准率函数的渐近高斯性质. 我们进行了数据模拟, 比较了我们提出的方法与naive方法的区别.

来源：2022年第6期

《应用数学学报》期刊编辑部

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