临床试验中多种治疗的一种最优自适应设计

摘要

临床试验设计成为医学统计的热点研究内容,自适应设计应运而生,如广义Friedman’s罐子(GFU)模型、随机“胜者优先”(RPW)模型等。全文分为以下几个部分:
　　在第一章中,介绍临床试验设计的背景及研究进展。
　　在第二章中,首先利用随机胜者优先规则,对于k(k＞2)个方案,在水平α给定时,提出一种最优自适应设计,建立相应的模型,同时获得了一些渐近性质,而这些渐近性质又表明所给的自适应设计模型能达到临床试验中的渐近最优配置规则。
　　在第三章中,将连续随机变量下的Kruskal-Wallis秩统计量推广到离散随机变量的情形,建立相应的检验统计量,并指出其极限分布。
　　在第四章中,模拟结果表明在治疗成功率都比较小时,使用第二章中设计能使病人以较多的机会获得较好的处理;同时模拟表明在中等样本量下,离散随机变量下Kruskal-Wallis检验统计量分布同第三章中结果一致.最后,通过模拟,采用秩检验中的Kruskal-Wallis统计量,对第二章的自适应设计中的参数的进行检验。
　　第五章是本文的结语与展望。

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第一章 引 言

1.1研究背景

1.2“适应性设计”的概念及随机化方法

1.3自适应设计方法分类

1.4几种典型的自适应设计

1.5自适应设计随机化注意事项与存在问题

1.6本文工作

第二章 一种自适应设计的最优配置

2.1引言

2.2模型的描述

2.3若干定义与定理

2.4一种最优配置

2.5结论

第三章 自适应设计中的假设检验

3.1引言

3.2引理

3.3检验统计量

3.4结论

第四章 模拟与检验

4.1最优设计模拟

4.2极限分布模拟

4.3检验应用模拟

4.4结论

第五章 结语与展望

参考文献

附 录

致谢

攻读学位期间的科研学术情况