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医疗费用的估计是近年来医学统计以及药物经济学等领域里的一个重要的研究课题。其中根据截断数据准确的估计患有某一疾病病人的平均医疗费用在许多研究项目中都有着十分重要的作用。使用描述性统计量的简单估计以及通常的生存分析方法都可能导致有偏的结果。因此更好的统计量对于准确而稳健的估计医疗费用十分必要。本文在简单介绍两类已有统计方法之后提出了与以往不同的分层估计法并且在Markov假设下根据这种方法给出了一种无偏的分层估计量。然后采用了几种不同的方法进行数据模拟来比较这一估计量和其他几种估计量的表现,进而说明了这一估计量的优越性和稳健性。并且还说明了在不同情况下应选择何种估计量以达到最优效果。最后,文章讨论了这一估计量可能的改进措施以及这一方法在回归模型中的应用。