史蒂文·斯科特。;James，Gareth M。;苏格，凯瑟琳A。 纵向比较的隐马尔可夫模型。 （英语） Zbl 1117.62421号 美国统计协会。 100，第470号，359-369（2005）. 摘要：对复杂疾病的时间、多元测量感兴趣的医学研究人员最近开始开发健康状态模型，该模型将患者特征空间划分为医学上不同的簇。目前卫生服务研究的最新进展是使用“k”均值聚类来形成健康状态，并使用一阶马尔可夫链来描述状态之间的转换。这种拟合过程忽略了来自时间相邻观测的信息，并防止将参数估计和聚类分配的不确定性纳入分析。解决这些问题的一种自然方法是使用隐马尔可夫模型将聚类和纵向分析结合起来。我们使用贝叶斯方法将隐马尔可夫模型拟合到纵向数据中，该方法考虑了参数中的所有不确定性，仅以模型的潜在正确性为条件。马尔可夫链中潜在的时间同质性缺乏是通过将转移概率嵌入到一个层次模型中来解释的，该模型提供了贝叶斯随时间的收缩。我们通过开发一个隐马尔可夫健康状态模型来说明这种方法，该模型用于比较氯氮平和氟哌啶醇这两种治疗精神分裂症的抗精神病药物的疗效。我们发现氯氮平优于氟哌啶醇，并确定氯氮平优势最大和最弱的患者类型。最后，我们讨论了隐马尔可夫模型与当前方法的优缺点。 引用于16文件 MSC公司： 62至XX 统计 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.L.Scott}等人，《美国统计协会期刊》第100卷，第470、359--369号（2005年；Zbl 1117.62421） 全文： DOI程序