《表1 当zi～Bernoulli (0.5) 时, 回归参数α1、α2、β、γ的估计结果》

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《区间删失复发事件数据混合效应模型》

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最后通过Ni（ti1）～Poisson（υir0 （ti1；α）exp（βzi）） 、Ni（tij）-Ni（ti，j-1）～Poisson（υir0 （ (tij-ti，j-1）；α） exp（βzi）生成区间删失复发事件数据Ni（tij）。模拟中取r0（t；α）=α1+α2t，j=1，2，?mi，i=1，2，?n。在回归参数α1、α2、β、γ取真值θ1、θ2、θ3、θ4条件下，协变量服从伯努利分布和正态分布的估计结果（假定样本量分别为50、100、200，并且依次重复1000次）见表1和附表1。根据模拟结果可见:（1）Bias值位于0的邻域，认为利用上节所提出的估计方法可以得到无偏估计量；（2）SSE与SEE结果彼此接近，认为利用上节的方差估计方法来估计模型中的方差基本上是合理的；（3）CP结果集中在95%附近，认为上节给出的参数估计的渐近正态性也是合理的。表明针对含有区间删失复发事件数据的研究，本文所提出的估计方法表现良好。