log-normal脆弱模型下集群失效时间数据的非参数估计方法与应用

摘要

目的 构建适用于集群失效时间数据的log-normal脆弱模型的非参数极大似然估计方法。方法 采用基于MM(minorization-maximization)算法原理的非参数极大似然估计方法，建立适用于集群失效时间数据的log-normal脆弱模型的非参数估计算法框架。结果 log-normal脆弱模型既考虑了集群内失效时间的相依性，又考虑了不同个体间的异质性。模拟结果显示，该方法可以用来分析具有高维协变量的集群失效时间数据，且具有良好的效果。将log-normal脆弱模型应用到慢性肉芽肿患者反复感染的数据集，客观评价了慢性肉芽肿患者反复感染的影响因素。结论 log-normal脆弱模型的MM非参数估计算法对集群失效时间数据具有良好的估计效果。本研究对医学领域处理高维集群失效时间数据具有重要意义。

关键词

log-normal脆弱模型 / MM算法 / 集群失效时间数据

基金资助

国家自然科学基金(12261108); 云南省基础研究专项面上项目(202401AT070126); 云南省现代分析数学及其重点实验室(202302AN360007)