在第2章中，当观察时间或过程可能因主体而异，更重要的是可能包含有关潜在复发事件的相关信息时，我们考虑一类半参数转换模型，用于面板计数数据的回归分析.该模型比现有模型具有更大的灵活性，并包含许多常用模型作为特殊情况.为了估计回归参数，开发了一些估计方程，并且所得的估计量被证明是一致的并且渐近正态.进行了广泛的模拟研究，结果表明所提出的方法在实际情况下效果很好.提供了说明性示例.
第3章考虑用于多变量面板计数数据回归分析的半参数转换模型.针对该问题，我们为潜在的重复事件过程提供了半参数转换模型，并开发了基于方程的估计推断方法.建立拟议估计量的渐近性质，并通过仿真研究评估其有限样本性质.所提出的方法应用于一组多元面板计数数据.
第4章考虑了一种方法，该方法可使检查或跟踪时间与重复事件过程以及观察时间相关.尽管大多数现有方法都假设随访没有信息，但是当存在诸如死亡之类的信息性最终事件时，这种假设可能不成立.因此，我们提出了一个具有共同脆弱性的比例风险模型，以刻画复发过程和后续过程之间的潜在依赖性.估计方程和EM算法用于估计回归参数.提议的估计是一致的，并且渐近具有正态分布.拟议估计的有限样本属性通过仿真进行了检查，并将该方法应用于皮肤癌研究.(www.xing528.com)
第5章在原有的复发事件数据的半参数比率模型基础之上，利用Logistic模型回归治愈率部分，提出一类含有有治愈个体的半参数比率模型，来刻画协变量对事件复发率的影响.同时给出该模型中未知参数的估计方法，证明这些估计的相合性和渐近性正态性，并通过数值模拟验证了这些估计在有限样本下也是有效的，并且把该模型及方法用于一组实际的膀胱癌数据中.
第6章提出了一种具有经验性观察时间的面板计数数据的经验似然法，建立回归系数向量的经验似然比，并建立了威尔克定理.进行了仿真研究，以显示经验似然的性能并将其与常规近似方法进行比较.我们使用膀胱癌研究中的一个示例性实例将经验似然的方法与现有方法进行比较.
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