生存分位数回归中有失败原因缺失的竞争风险的多重插值的开题报告一、选题意义生存数据具有时间属性和事件属性，常用的相应方法是生存分析方法，如Kaplan-Meier方法和Cox比例风险模型。但是，在左截尾或右截尾时，生存数据仅记录了某些条目的事件时间内限制。因此，在这种情况下，我们需要估计部分统计量，例如分位数。生存分位数回归被广泛用于这种类型的数据分析中，用于确定落在某个时间内的生存期的百分比，或者确定生存数据的中位数。然而，在生存分位数回归的应用中，缺失问题是常见的不可避免的问题之一，因为我们通常不能收集到所有参与者的数据。此处的缺失可能包括缺失的事件数据，也可能包括因个案从研究中退出而导致的丢失的跟踪数据。在这种情况下，我们需要采用合适的统计技术来在控制变量的情况下估计缺失值。多重插值法是估计缺失值的一种有效方法，在许多领域，例如医学、生态学和经济学中被广泛应用。因此，本文将深入研究生存分位数回归中的竞争风险的多重插值方法。二、研究内容1.生存分位数回归模型：介绍生存分位数回归模型的基本思路，包括右截尾和左截尾的情况。2.竞争风险分析：介绍竞争风险分析的思想和方法，讨论它在生存数据分析中的应用。3.多重插值法：讨论多重插值法的基本思想、算法和应用领域，并对其中的一些常用方法进行介绍。4.在生存分位数回归中使用多重插值法：在生存分位数回归模型中，以竞争风险分析为基础，利用多重插值方法对缺失值进行估计，从而得到更为准确的预测结果。5.模拟实验和真实数据分析：通过对模拟实验和真实数据的分析，对比使用多重插值方法和不使用多重插值方法的结果，证明多重插值方法的有效性和优越性。三、预期结果1.通过多重插值方法对缺失值的处理，可以减少数据的偏差，更准确的进行预测。2.通过模拟实验和真实数据分析，证明多重插值方法的有效性和优越性。3.对生存分位数回归中的竞争风险的缺失数据的处理提出更为完善的解决方案，为生存数据的处理提供更为准确和可靠的方法。四、拟采用的方法和技术1.多重插值法：利用多重插值方法对缺失值进行估计。2.R语言：在R语言平台下进行模拟实验和真实数据分析。3.生存分析方法：应用生存分析方法构建模型。4.竞争风险分析：进行竞争风险分析。五、预期进度安排2022年6月-2022年8月：研究与分析生存分位数回归模型和竞争风险分析基础理论。2022年9月-2022年12月：研究多重插值方法，并在R语言平台上对模拟数据进行验证。2023年1月-2023年4月：分析真实数据的缺失情况，并在R语言平台上进行真实数据分析。2023年5月-2023年6月：完成毕业设计论文写作。六、参考文献1.Ertefaie,A.,&Li,L.(2019).MultipleImputationEstimationofQuantileRegressionModelswithMissingData.JournaloftheAmericanStatisticalAssociation,114(525),818–829.2.Song,J.,&Lu,X.(2018).AJointModelforSurvivalandCompetingRisksDataUnderMissingCompetingRiskStatus.JournalofBiopharmaceuticalStatistics,28(1),140–154.3.Tan,Z.,Andersen,P.K.,&Gerds,T.A.(2021).CompetingRisksRegressionAnalysiswithMissingCovariateData:ASimulationStudy.CommunicationsinStatistics-SimulationandComputation,1–19.4.White,I.R.,Carpenter,J.,Horton,N.J.,&Pocock,S.J.(2011).Strategyforintentiontotreatanalysisinrandomisedtrialswithmissingoutcomedata.BMJ(ClinicalResearched.),342(d40).5.Zhang,D.,&Lu,X.(2015).MultipleImputationforCompetingRisksDatawithMissingCauseofFailure.StatisticsinMedicine,34(10),1709–1724.