邹至庄经济研究院博士生论文研讨会第95期
论文题目：群体异质性下 Cox 回归的外部汇总信息自适应整合
报告人：李燚琦
导师：张庆昭教授
摘要：
随着多源数据可及性的日益提升，利用外部研究的汇总信息提高个体水平数据内部研究的参数估计效率，已成为研究热点。然而，在右删失生存数据的分析中，受研究环境、研究设计及患者纳入标准差异的影响，协变量效应在不同研究间往往存在异质性。若未能对该异质性进行恰当处理，可能导致协变量效应的估计出现偏差。为此，本文提出一种兼具隐私保护与异质性识别的整合方法（Privacy-preserving and Heterogeneity-aware Integration, PHI），旨在总体异质性条件下提高内部 Cox 模型回归参数的估计效率。该PHI方法通过假设数据集间存在未知的聚类结构来刻画参数异质性，构建带融合惩罚项的增广对数偏似然函数，进而同步实现聚类结构的估计与外部汇总统计量的自适应整合。本文从理论上证明了所提出估计量的相合性与渐近正态性，并进一步验证：在温和条件下，该估计量的渐近效率优于传统极大偏似然估计量。同时，PHI方法对数据集间潜在聚类结构的估计也具有相合性。最后，通过模拟研究与脑肿瘤数据分析，本文验证了所提方法的有限样本表现。
地点：D235
腾讯会议：362-7447-9153
时间：12月8日，周一中午，12:30-14:00
语言：中文
