СибНСХБ

Вид поиска

Область поиска

Найдено в других БД

Формат представления найденных документов:
библиографическое описание	краткий	полный

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>A=Wang, Mei-Cheng$<.>)

Общее количество найденных документов : 4
Показаны документы с 1 по 4

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 97.04-04А3.319

Wang, Mei-Cheng.
Hazards regression analysis for lenght-biased data [Text] / Mei-Cheng Wang // Biometrika. - 1996. - Vol. 83, N 2. - P343-354 . - ISSN 0006-3444
Перевод заглавия: Регрессионный анализ риска для данных со смещенными длинами
Аннотация: Length-biased sampling is frequently a convenient technique for the collection of positive-valued or lifetime data. Estimation procedures based on pseudo-likelihood are developed under the proportional hazards model for length-biased data. Bias-adjusted risk set sampling is used for the construction of the pseudo-likelihood and the risk set sampling is replicated to improve estimation performance. The average of the resulting likelihood estimators is taken as the estimator for the regression coefficients. Although the replication procedure is expected to improve estimation accuracy when the sample size is small or moderate, it does not increase the asymptotic efficiency for estimating the regression coefficient. An estimator for the baseline survival function is also presented. It reduces to the maximum likelihood estimator when the regression parameter in the proportional hazards model is zero. Statistical properties of the proposed estimation procedures are developed. Examples are presented to illustrate the methods. США, Dep. of Biostatistics, School of Hygiene and Public Health, Johns Hopkins Univ., 615 Norht Wolfe Str., Baltimore, MD 21205. Библ. 26

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
АНАЛИЗ ЗАБОЛЕВАНИЕ-КОНТРОЛЬ
ЧАСТОТНОЕ ПРАВДОПОДОБИЕ
ПСЕВДОПРАВДОПОДОБИЕ

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 97.11-04А3.415

Bilker, Warren B.
Bootstrapping left truncated and right censored data [Text] / Warren B. Bilker, Mei-Cheng Wang // Commun. Statist. Simul. and Comput. - 1997. - Vol. 26, N 1. - P141-171 . - ISSN 0361-0918
Перевод заглавия: Бутстрэп при урезании слева и цензурировании справа
Аннотация: Survival data subject to left truncation and right censoring are encountered in many follow-up studies. One such situation is follow-up data collected under a cross-sectional sampling scheme. Efron (1981) described two different methods for bootstrapping right censored survival data, which he termed the "obvious" and the "simple" methods, and demonstrated that these two methods are equivalent. Using the nonparametric estimate of the joint distribution of the truncation and censoring times and the nonparametric maximum likelihood estimate for the survival curve we generalize the "obvious" method of bootstrapping to the current data. A simulation study examining the large sample behavior of the extensions of both methods is presented. The methods are applied to obtain confidence bands for the nonparametric maximum likelihood estimate of the survival curve, confidence bands for the nonparametric maximum likelihood estimate of the truncation distribution, and confidence intervals for the proportion of truncated data. The simulation study shows that, for the specific non-trivial case illustrated, the two methods yield similar large sample results. However, the validity of the extension of the simple method, in general, remains unclear. The authors, therefore, recommend use of the obvious method. Real data applications are presented with AIDS Prevalent Cohort Data and the CDC Blood Transfusion Data. США, Dep. of Biostatistics and Epidemiology, Univ. of Pennsylvania Philadelphia, Pennsylvania 19104-6021. Библ. 22

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
БУТСТРЭП
ЦЕНЗУРИРОВАНИЕ
КВАЗИНЕЗАВИСИМОСТЬ
КОГОРТНЫЕ ДАННЫЕ

Доп.точки доступа:
Wang, Mei-Cheng

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 04.09-04А3.864

Wang, Mei-Cheng.
Non-parametric methods for recurrent event data with informative and non-informative censorings [Text] : докл.[Conference "Statistics and Health", Edmonton, 11-13 June, 2000] / Mei-Cheng Wang, Chin-Tsang Chiang // Statist. Med. - 2002. - Vol. 21, N 3. - P445-456 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: Непараметрические методы для данных о возвратных событиях с информативным и информативным цензурированием
Аннотация: Данные по возвратным событиям обычно встречаются в продольных исследованиях и представляют собой упорядоченные и скоррелированные данные о времени событий. Рассматриваются модели времени до наступления таких событий при информативном и неинформативном цензурировании. В статистической литературе для последнего случая применяются эффективные методы анализа риска. Однако данный подход дает смещенные результаты, когда цензурирование информативно. Методы анализа риска сравниваются с альтернативными непараметрическими подходами, к-рые робастны к информативному цензурированию. Детально рассматриваются непараметрические процедуры оценивания ф-ции кумулятивной скорости и ф-ции скорости появления события. Проведены имитационный эксперименты и представлен анализ реальных данных. США, Dep of Biostatistics, Johns Hopkins Univ., Baltimore. Ил. 3. Табл. 1. Библ. 13

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ
ДАННЫЕ О ВРЕМЕНИ СОБЫТИЙ
НЕИНФОРМАТИВНОЕ ЦЕНЗУРИРОВАНИЕ
ИНФОРМАТИВНОЕ ЦЕНЗУРИРОВАНИЕ

Доп.точки доступа:
Chiang, Chin-Tsang

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 90.08-04А3.417

Wang, Mei-Cheng.
A semiparametric model for randomly truncated data [Text] / Mei-Cheng Wang // J. Amer. Statist. Asoc. - 1989. - Vol. 84, N 407. - P742-748 . - ISSN 0162-1459
Перевод заглавия: Полупараметрическая модель случайно усеченных данных
Аннотация: Для случайно цензурированных результатов наблюдений максимально правдоподобная оценка (МПО) параметров кривой дожития не зависит от допущений, налагаемых на параметры цензурированной переменной. Рассмотрена полупараметрическая модель, где распределение целевой переменной X неизвестно, но предполагается, что распределение усекаемой переменной T принадлежит к параметрическому семейству. Предполагается, что X и T независимы, вектор (X, T) отсекается и не м. б. обнаружен при XT. Тогда оценивание методом усеченного предельного произведения для такой модели уже не является МПО, хотя для полностью параметрической модели оно является таковым. Приводится МПО для описанной полупараметрической модели, находятся ее асимптотические св-ва, показано, что в отличие от случая цензурирования, параметрическая информация относительно механизма усечения продолжает влиять на процедуру оценивания. Рассмотрен пример из обл. мед. статистики. США, Dept. of Biostatistics, Fohn Hopkins Univ., Baltimore, MD 21205. Ил. 19. Табл. 4. Библ. 2.

ГРНТИ	34.05.25

ВИНИТИ 341.05.25.09.13
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ЦЕНЗУРИРОВАНИЕ
ПОЛУПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ
ОЦЕНИВАНИЕ
МАКСИМАЛЬНОЕ ПРАВДОПОДОБИЕ

"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)

rtvarBDview(" результаты поиска","20190607010228","4682442");

Вид поиска