跳到主要內容

臺灣博碩士論文加值系統

(44.200.169.3) 您好!臺灣時間:2022/12/01 02:26
字體大小: 字級放大   字級縮小   預設字形  
回查詢結果 :::

詳目顯示

: 
twitterline
研究生:侯科宇
研究生(外文):Hou, Ke-Yu
論文名稱:現狀資料下利用經驗概似比值法探討雙樣本之檢定
論文名稱(外文):Empirical Likelihood Ratio Tests for Two Sample Comparison under Current Status Data
指導教授:謝進見
指導教授(外文):Jin-Jian Hsieh
口試委員:黃郁芬黃士峰
口試委員(外文):Yu-Fen HuangShih-Feng Huang
口試日期:2017-06-28
學位類別:碩士
校院名稱:國立中正大學
系所名稱:數學系統計科學研究所
學門:數學及統計學門
學類:統計學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2017
畢業學年度:105
語文別:中文
論文頁數:26
中文關鍵詞:現狀資料經驗概似比值雙樣本檢定
外文關鍵詞:Current status dataEmpirical likelihood ratioTwo sample test
相關次數:
  • 被引用被引用:0
  • 點閱點閱:269
  • 評分評分:
  • 下載下載:15
  • 收藏至我的研究室書目清單書目收藏:0
本篇論文主要是探討現狀資料下的雙樣本檢定。 基於 Banerjee & Wellner (2001), 我們建構限制下與未限制下存活函數的最大概似估計。 之後建構雙樣本經驗概似比值檢定統計量來比較雙樣本存活曲線。 我們應用拔靴法的方式建構虛無假設下的分配並且計算 p-value。 利用模擬試驗檢驗我們提出來的方法,再與另一個檢定雙樣本現狀資料的方法 Groeneboom (2012) 做比較。 最後運用我們提出來的方法分析一筆真實資料。
This thesis focuses on the two sample test of the survival function of the failure time under
the current status data. Based on Banerjee & Wellner (2001), we construct the unconstrained
and the constrained maximum likelihood estimation of the survival function of the failure time.
Then, we construct the empirical likelihood ratio test for two sample comparison. For the pvalue
computation, we apply the bootstrap method to construct the null hypothesis distribution.
We examine the finite-sample performance of the proposed approach by simulation studies and
compare it with the method by Groeneboom (2012) which is also a two sample test for current
status data. Finally, we also apply our proposed methodology to analyze a real data example.
1 Introduction 1
2 Data and Hypothesis Testing 2
2.1 Current status data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
2.2 Hypothesis teating . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
3 Literature Review 4
3.1 Likelihood Ratio Tests For Monotone Function (Banerjee and Wellner, 2001) . . . . 4
3.2 Likelihood Ratio Type Two-Sample Tests for Current Status Data (Groeneboom,
2012) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
4 The Proposed Method 9
4.1 The log-likelihood function . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
4.2 Local hypothesis test and empirical likelihood ratio . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
4.3 Two sample test . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
4.4 A bootstrap method for determining the P-value . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
5 Simulation Studies 16
6 Data Analysis 23
7 Conclusion 25
Reference 26
Banerjee, M. & Wellner, J. A. (2001). Likelihood ratio tests for monotone functions. Annals of
Statistics, 29, 1699–1731.
Chang, H. W. (2014). Empirical Likelihood Tests for Stochastic Ordering Based on Censored and
Biased Data. Ph.D. theses, Columbia University.
Groeneboom, P. (2012). Likelihood ratio type two-sample tests for current status data. Scandinavian
Journal of Statistics, 39, 645–662.
Hoel, D. G. & Walburg, H. E. (1972). Statistical analysis of survival experiments. J Natl Cancer
Inst, 49, 361–372.
Shen, J. & He, S. (2006). Empirical likelihood for the difference of two survival functions under
right censorship. Statistical and Probability Letters, 76, 169–181.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
第一頁 上一頁 下一頁 最後一頁 top