spBayesSurv:空间相关生存的Bayes建模与分析数据

为空间/非空间生存数据提供了几种贝叶斯生存模型:比例风险(PH)、加速失效时间(AFT)、比例赔率(PO)和加速风险(AH),超模型包括PH、AFT、PO和AH作为特殊情况,贝叶斯非参数非比例风险(LDDPM),广义加速失效时间(GAFT)和空间平滑Polya树密度估计。通过PH、AFT、PO、AH和GAFT下的脆弱性,以及LDDPM和PH下的连接函数,对空间相关性进行建模。通过伪边际似然(LPML)、偏差信息准则(DIC)和Watanabe-Akaike信息准则(WAIC)的对数进行模型选择。参见Zhou、Hanson和Zhang(2020)<doi:10.18637/jss.v092.i09>.

版本: 1.1.8
取决于: R(≥4.0.0)
进口: 卢比(≥ 0.12.16),生存,结尾、方法、,MASS(质量),领域,花键
链接到: 卢比,RcppArmadillo公司(≥ 0.8.500.0)
出版: 2024-02-23
内政部: 10.32614/CRAN.package.spBayesSurv公司
作者: 周海明[aut,cre,cph],蒂莫西·汉森
维护人员: 周海明(Haiming Zhou)<haiming2019 at gmail.com>
许可证: GPL-2型|GPL-3型[扩展自:GPL(≥2)]
需要编译:
引用: spBayesSurv引文信息
在视图中: 空间,生存
CRAN检查: spBayesSurv结果

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参考手册: spBayes调查.pdf

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旧来源: spBayesSurv存档

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