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达里奥·加斯巴拉;埃利亚·阿尔哈斯;阿基·维塔里;雷米·斯拉马;尼尔斯·基丁

当前估计妊娠时间分布的持续时间设计：非参数贝叶斯观点。 （英语） Zbl 1333.62274号

寿命数据分析。 第4号第21页，第594-625页（2015年）.
小结：本文的灵感来自Niels Keiting和合著者关于估计妊娠等待时间（TTP）分布的研究，特别是在这种情况下使用当前的持续时间设计。在这项设计中，从那些目前正试图怀孕的人身上采集了一个横截面的女性样本，然后记录下她每次尝试怀孕的时间。我们的目的是研究基于当前持续时间数据的等待时间分布的可识别性和估计。这方面的主要困难来自这样一个事实，即很短的等待时间很少被选入当前持续时间的样本中，这使得它们的估计不稳定。我们在这里介绍了一种用于这个估计问题的贝叶斯方法，证明了它的渐近一致性，并将该方法与以前在这种情况下使用的一些非参数极大似然估计的变体进行了比较。贝叶斯估计方法的性质还使用模拟数据和TTP数据对R.斯拉玛等【《全国非自愿不孕频率估算》，《人类生殖杂志》27，第5期，1489-1498（2012；doi:10.1093/humrep/des070)].

MSC公司：

62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
62G05型 非参数估计
2015年1月62日 贝叶斯推断
62克05 最佳统计设计
92 C50 医疗应用（通用）
62-07 数据分析（统计）（MSC2010）
91D20型 数学地理学和人口学

关键词：

McMC公司;后部一致性;数据增强;物流流程优先;广义伽马卷积过程
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\textit{D.Gasbarra}等人，《寿命数据分析》。21，编号4，594--625（2015年；兹bl 1333.62274）
全文： 内政部 链接

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