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Cox模型影响点识别诊断统计量的模拟研究
引用本文:余红梅,师成虎,何大卫. Cox模型影响点识别诊断统计量的模拟研究[J]. 中国卫生统计, 2006, 23(4): 297-300
作者姓名:余红梅  师成虎  何大卫
作者单位:山西医科大学卫生统计学教研室,030001
基金项目:全国统计科研项目;山西省留学回国人员科研项目
摘    要:目的 探讨Cox比例风险模型影响点的有效识别方法 .方法 通过Monte-Carlo模拟研究,比较了六种诊断统计量及相应诊断图对影响点的诊断效能.结果 模拟研究表明,加权score残差、似然距离和最大影响曲率及其诊断图可从模型拟合不同角度有效识别影响点.结论 影响分析应是Cox模型分析的一个重要组成部分,加权score残差、似然距离和最大影响曲率是有效识别影响点的诊断统计量.

关 键 词:Cox模型  回归诊断  影响点  Monte-Carlo模拟

Simulation Study of Diagnostics to Identify Influential Cases in Cox''''s Model
Yu Hongmei,Shi Chenghu,He Dawei. Simulation Study of Diagnostics to Identify Influential Cases in Cox''''s Model[J]. Chinese Journal of Health Statistics, 2006, 23(4): 297-300
Authors:Yu Hongmei  Shi Chenghu  He Dawei
Affiliation:Shanxi Medical University030001, Taiyuan
Abstract:Objective To explore effective methods to identify influential cases in Cox's proportional hazards regression model.Methods By Monte-Carlo simulation,the power of six diagnostics to identify influential cases was presented.Results The simulation showed that weighted score residuals,likelihood displacement,maximum influence curvature and their plots can detect influential cases in Cox's model from different points of view.Conclusion Influence analysis should be an important part of the Cox's model.Weighted score residuals,likelihood displacement and maximum influence curvature are effective diagnostics to identify influential cases.
Keywords:Cox's model  Regression diagnostics  Influential cases  Monte-Carlo simulation
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