《表2 eε服从对数logistic分布时β0估计》

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《聚类生存数据参数和半参数加速失效时间模型对比》

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删失时间Cij服从（0.1，v）均匀分布，其中v的变化使得删失率达到30%～70%，τ取2。该模拟重复进行500次。上述条件下的模拟结果如表1、表2所示，其中Bias、SE、ESE和CP分别代表估计的样本均值减去真值、样本标准误、渐近标准误的估计，以及正态近似条件下β0的95%置信区间。从表1、2中的Bias、SE、ESE和CP值都可以看出，本文提出的估计方法在该条件下效果良好。特别地，提出的估计量基本上是无偏估计，且标准误的估计量与经验标准误差之间有很好的一致性，并且在正态分布下的95%的覆盖率估计也是合理的。