BIOMATHEMATICAL APPROACHES TO CANCER

相对风险回归模型越来越多地用于 癌症流行病学和临床资料分析。 的 这些模型在小到中等规模的统计特性 数据集还没有得到很好的理解。 这笔赠款的第一部分 应用程序将调查推理的程序， 模型批评和验证，以及计算考虑 当使用一般相对风险回归模型分析时， 流行病学或临床数据。 这其中的一个重要特征 研究将是系统地使用新开发的工具， 微分几何在统计学中的应用 的第二部分 拨款提案将解决定量癌症风险的问题 考核 一个先前开发的随机两阶段模型， 致癌作用将被延长，以允许时间的掺入- 相关协变量。 该模型的属性将是 在风险评估的背景下进行调查。

Relative risk regression models are being increasingly use in the analysis of cancer epidemiologic and clinical date. The statistical properties of these models in small to moderate-sized data sets are not well understood. The first part of this grant application will investigate procedures for inference, methods of model criticism and validation, and computational considerations when using general relative risk regression models for analysis of epidemiologic or clinical data. An important feature of this research will be the systematic use of the newly developed tools of differential geometry in statistics. The second part of the grant proposal will address the problem of quantitative cancer risk assessment. A previously developed stochastic two-stage model for carcinogenesis will be extended to allow the incorporation of time- dependent covariates. The properties of this model will be investigated within the context of risk assessment.