《表2 重删失模拟结果：在相依删失下限定平均寿命的差异比较》

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《在相依删失下限定平均寿命的差异比较》

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表1和2给出以上几种情形下利用非稳健方法和稳健方法得到δ估计的模拟结果，其中，?δ为参数δ的估计值，Bias为δ的绝对误差的绝对值，AVE.SE为1，000次δ估计值的标准差，AVE.SD为1，000次标准差估计的平均值，CP为1，000次模拟得到的δ的95%置信区间包含真值的比例.从模拟结果可以看出，我们提出的估计方法在有限样本下对于δ的估计具有较好的表现.每一种情形下CP都能够在95%附近.从表中还能看出，三种情形中，情形2的估计效果略好些.这是因为，情形2中不含有依赖于时间的混杂因子，使得其估计精确度有所提高.另外，从理论上来说，稳健方法（κ?=1）应该比非稳健方法（κ=1）的估计效果好；但从模拟结果看，两种方法在估计的表现上差别并不明显，主要原因在于其受非稳健方法中的稳健因子的估计精度影响，当模型相对简单时，其稳健性未得到体现.在前文中，我们还提到，对于权重W的估计依赖于相依删失C2的比例，相依删失C2的比例越高，对于权重W的估计越准确.但如此一来，确切死亡时间T的比例也会降低.在这种删失严重情形下，死亡风险函数模型的估计效果自然会下降，从而导致目标参数δ的估计精确度下降.反之，若相依删失C2的比例下降，则会影响权重W的估计效果，而IPCW估计又依赖于权重W.此处，单从对于目标参数δ的估计效果来看，轻删失的估计效果更好些.这是因为，在对感兴趣目标参数δ的估计中，起主要作用的死亡时间的风险函数模型的估计依赖于确切死亡的个体比例.