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 本篇論文對右設限資料和現狀數據混合之存活分析，在王天佑(2015)提出貝氏的方法針對分佈函數作估計，而我們也對同樣資料型態，對致死率與存活率的比值(勝算比)作研究估計，用最大概似方法來估計分析，其中勝算比用伯氏多項式來描述，而參數較為複雜，使用馬可夫鏈蒙地卡羅法(M.C.M.C)之Simulated Annealing來計算。而且在模擬計算中, 我們有不錯的表現。
 The study aims to the survival analysis for mixed right-censored and current status data. Tian-yo Wang (2015) proposed Bayesian approach to estimate distribution function. We estimated the ratio of fatality rate and survival rate based on Wang’s proposition due to the similar data. The maximum likelihood estimation method was used to estimate and analyze the data. Odds rate was described by Bernstein polynomials. The parameters was calculated by using Markov chain Monte Carlo method (M.C.M.C)-Simulated Annealing because it was more complicated. And simulation, we have a good performance.
 目錄摘要 IAbstract II致謝詞 III目錄 IV表目錄 V圖目錄 VI1. 緒論 12. 架構勝算比模型使用伯氏多項式 23. 模型資料介紹 33.1 右設限資料 33.2 現狀數據 43.3 概似函數 44. 最大概似估計演算法 54.1 馬可夫鏈蒙地卡羅法 ─ Simulated Annealing 54.1.1 遞增之演算法 54.1.2 凹口向下且遞增之演算法 65. 模擬 75.1 生成資料 75.2 模擬結果 86. 討論及建議 257. 參考文獻 26 表目錄Table 1：n=200模擬所得平均 8Table 2：n=50模擬所得平均 8 圖目錄Figure 1 Algorithm1,N=200,8:2 9Figure 2 Algorithm2,N=200,8:2 10Figure 3 N=200,8:2 11Figure 4 Algorithm1,N=200,2:8 12Figure 5 Algorithm2,N=200,2:8 13Figure 6 N=200,2:8 14Figure 7 Algorithm1,N=200,Different 15Figure 8 Algorithm2,N=200,Different 16Figure 9 Algorithm1,N=50,8:2 17Figure 10 Algorithm2,N=50,8:2 18Figure 11 N=50,8:2 19Figure 12 Algorithm1,N=50,2:8 20Figure 13 Algorithm2,N=50,2:8 21Figure 14 N=50,2:8 22Figure 15 Algorithm1,N=50,Different 23Figure 16 Algorithm2,N=50,Different 24
 [1 ]W. Q. Fang ” Bayesian Survival Analysis for Current Status Data ”.Department of Applied Mathematic, Chung Yuan Christian University,master thesis 2007.[2 ]I.S. Chang , C.A. Hsiung , Y.J. Wu , C.C. Yang ” Bayesian Survival Anal-ysis Using Bernstein Polynomials ” , Scandinavian Journal of Statistics2005[3 ]G. Casella , R.L. Berger ” Statistical inference ” , Duxbury Press 1990.[4 ]Christian P. Robert, George Casella ” Monte Carlo Statistical Methods” Springer 1999[5 ]P. Green ” Reversible jump Markov chain Monte Carlo computation andBayesian model determination ”[6 ] 王天佑(2015) 右設限與現狀混合資料伯氏─貝氏存活率之分析，論文初稿[7 ] 許時淮 (2015) 現狀數據資料下勝算比之研究，初稿
 國圖紙本論文
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 1 現狀數據資料下勝算比之研究 2 現狀數據資料下貝氏對勝算比之研究 3 右設限與現狀混和資料伯氏-貝氏存活率之分析 4 貝氏對右設限和現狀數據混合資料下勝算比之研究 5 存活右設限和現狀數據混合資料之分佈函數估計 6 右設限和現狀數據混合資料下累積風險之研究 7 右設限資料下貝氏對勝算比之研究 8 使用伯氏多項式對現狀數據勝算比模型之最大概似估計 9 具共變量測量誤差之現狀數據分析 10 使用伯氏多項式對存活現狀數據之最大概似估計

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