文档介绍：大连理工大学学位论文独创性声明
作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究
工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外，
本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，也不包含其他已申请
学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献
均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。
若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。
学位论文题目：对联合模型的多重插补及诊断
作者签名：李志敬日期： 2018 年 6 月 6 日
大连理工大学专业学位硕士学位论文
摘要
对于联合纵向数据和生存数据构建模型已经成为临床试验分析的关键的手段，这是
一个快速发展的统计方向。现在的联合模型文献大多数集中在模型构建和优化方面，而
模型诊断和评估却很少被关注，这是因为生存结果会导致纵向数据的非随机缺失。缺失
数据中的统计信息不全，无法判段准确的模型形式。本文中提出了多重插补法来获取完
整数据，进而进行残差图诊断。因为多重插补数据是基于完整数据模型模拟产生的，故
计算得到的残差继承了完整数据特点，而且这个方法的实施步骤简便，并且进一步通过
Brier Score 方法预测了构建的联合模型的动态预测误差情况。
关键词：联合模型；纵向数据；模型诊断；生存数据；残差；Brier Score
I
对联和模型的多重插补及诊断
Diagnostics and Multiple-Imputation
for Joint Modeling of Survival and Longitudinal Outcomes
Abstract
Joint modelling for longitudinal and survival data has become a key tool in clinical trial
analysis, which is a rapidly growing statistical direction. The majority of the joint modeling
literature has focused on the development of models that capture specific aspects of the
motivating case Little attention has been given to the development of
diagnostics and modelassessment tools for such joint models. Missing data in the statistical
information is incomplete that can not judge the exact form of the model. We proposes a
multiple-imputation-based residuals to obtain complete data, and then the residual plot
diagnosis. Because the multiple-imputation data is generated from the complete data model
simulation, the calculated residuals inherit the complete data characteristics, and the
implementation steps of this method are , the Brier Score method is used
to predict the dynamic prediction error of the joint model.
Key Words: Joint model; Longitudinal data; Model diag