【摘 要】
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当竞争风险关系存在时，导致一些试验真正失败的原因信息可能会缺失。因此，原因具体的生存模型与多重插值(MI)就被提出来分析这些数据。建模的累积函数也是我们感兴趣的，因此，我们
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当竞争风险关系存在时，导致一些试验真正失败的原因信息可能会缺失。因此，原因具体的生存模型与多重插值(MI)就被提出来分析这些数据。建模的累积函数也是我们感兴趣的，因此，我们研究了分位数回归与MI方法作为竞争风险数据失败原因缺失的建模方法。分析这些数据包括完整情况下分析以及其中缺失的原因归为一个额外的失败类型的可能的策略。然而这些方法在临床上可能会产生误导的结果。此外，逆概率加权(IPW)的方法由于其双权机制计算的复杂度将增大误差。而今我们的工作是当适合上面的建模方法分位数回归模型时进行参数估计。我们还采用了MI方法和评价其在各种不同数据缺失时情况的相对表现。模拟试验结果表明，在随机缺失失败原因的情况下，对适合分位数回归模型和对缺失数据使用以前的处理技术的估计有严重的偏差。相比这些方法中，以MI为基础的方法有较小的偏差和95％的置信区间可靠度接近定类水平。 本文内容安排如下:第一部分，对所研究问题和方法的发展背景做简单的介绍，并且给出相关的基础知识;第二部分，给出模型的描述和估计方法;第三部分，对该方法进行数值模拟，并对模拟结果进行分析比较;第四部分，用提出的方法对实例数据进行分析;第五部分，给出逆概率加权和增广的逆概率加权的渐近性质;最后，对本文的研究方法和内容进行总结与对未来工作的展望。
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