纵向艾滋病数据模型的最优稳健预测设计  

Optimal Robust Designs for Prediction in Longitudinal AIDs Data Models

作　　者：周晓东[1] 岳荣先[2,3] 

机构地区：[1]上海对外经贸大学商务信息学院,上海201620 [2]上海师范大学数理学院,上海200234 [3]上海师范大学E-研究院,上海200234

出　　处：《数理统计与管理》2015年第2期228-242,共15页Journal of Applied Statistics and Management

基　　金：国家自然科学基金项目(11301332;11471216);央财项目(YC-XK-13105);教育部高校博士点专项科研基金(20103127110002);上海市教委科研创新重点项目(11zz116)

摘　　要：本文考虑了纵向艾滋病数据模型响应值预测时的最优稳健设计问题。分别研究了两类预测问题:一类是群体响应均值的预测,另一类是个体观察值的预测。给出了模型方差参数空间上的最大最小和贝叶斯稳健设计,多个可选模型下的稳健设计以及预测点不确定时的稳健设计。提出了求各类稳健设计的模拟退火算法。In this paper,optimal robust designs for prediction in longitudinal models for AIDs data are considered.Two prediction problems are studied.One is to predict the population mean,the other is to predict the individual observation.The maximin and（or） Bayesian methods are used to derive robust designs against uncertainty of the variance parameters,many possible models or uncertainty of the predicted point.A simulation annealing algorithm is proposed to compute these robust designs.

关 键 词：纵向数据模型 最优线性无偏估计 CD4 最大最小设计 贝叶斯设计 

分 类 号：O212.6[理学—概率论与数理统计]