×
苏夫拉·帕尔;北卡罗来纳州Balakrishnan。

威布尔寿命下的破坏性负二项治愈率模型和基于EM的似然推断。 （英语） Zbl 1378.6211号

统计概率。莱特。 116, 9-20 (2016).
摘要：本文基于EM算法对破坏性负二项治愈率模型进行了似然推理。进行了模拟研究以证明该算法的性能，然后分析了癌症黑色素瘤的数据。

引用于7文件

MSC公司：

62号02 生存分析和删失数据中的估计
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
62号05 可靠性和寿命测试
62G07年 密度估算

关键词：

竞争原因情景;长期幸存者;剖面似然;最大可能估计;EM算法

软件：

斯普林达
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Pal}和\textit{N.Balakrishnan}，Stat.Probab。莱特。116、9-20（2016年；Zbl 1378.62111）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Balakrishnan，N。；Pal，S.，一些治愈率模型基于EM算法的似然估计，J.Stat.Theory Pract。，6, 698-724 (2012) ·Zbl 1425.62134号
[2] Balakrishnan，N。；Pal，S.，基于COM-Poisson家族的灵活治愈率模型的对数正态寿命和似然推理，计算。统计师。数据分析。，67, 41-67 (2013) ·Zbl 1471.62022号
[3] Balakrishnan，N。；Pal，S.，《具有Weibull寿命的灵活治愈率模型基于期望最大化的似然推断》，《统计方法医学研究》（2013年），出版社
[4] Balakrishnan，N。；Pal，S.，估计具有广义伽马寿命的灵活治愈率模型参数的EM算法，以及使用基于似然和信息的方法进行模型识别，计算。统计人员。，30, 151-189 (2015) ·Zbl 1342.65019号
[5] Balakrishnan，N。；Peng，Y.，广义伽马脆弱模型，Stat.Med.，252797-2816（2006）
[6] 伯克森，J。；Gage，R.P.，癌症患者治疗后的生存曲线，J.Amer。统计师。协会，47，501-515（1952）
[7] Boag，J.W.，癌症治疗治愈患者比例的最大似然估计，J.R.Stat.Soc.Ser。《美国统计年鉴》。，11, 15-53 (1949) ·Zbl 0034.08001号
[8] 坎乔，V.G。；Bandyopadhyay，D。；Louzada，F.，具有潜在激活方案的破坏性负二项治愈率模型，Stat.Methodol。，13, 48-68 (2013) ·Zbl 1365.62410号
[9] 陈先生。；易卜拉欣，J.G。；Sinha，D.，一种新的具有生存分数的生存数据贝叶斯模型，J.Amer。统计师。协会，94909-919（1999）·Zbl 0996.62019号
[10] 库纳，F。；班纳吉，S。；卡林，B.P。；Sinha，D.，潜在激活方案下的灵活治愈率建模，J.Amer。统计师。协会，102，560-572（2007）·Zbl 1172.62331号
[11] 考克斯·D。；Oakes，D.，《生存数据分析》（1984），查普曼和霍尔：查普曼与霍尔伦敦
[12] 邓普斯特，美联社。；新墨西哥州莱尔德。；Rubin，D.B.，《通过EM算法从不完整数据中获得最大似然》，J.R.Stat.Soc.Ser。《美国统计年鉴》。，39, 1-38 (1977) ·Zbl 0364.62022号
[13] 霍加特，C.J。；Griffin，J.E.，《客户流失的贝叶斯分割模型》，（George，E.I.，《贝叶斯方法在科学、政策和官方统计中的应用》，贝叶斯分析国际学会第六届世界会议论文集（2001年），国际贝叶斯分析学会：国际贝叶斯分析学会（希腊克雷塔），61-70，ISBA 2000精选论文
[14] 易卜拉欣，J.G。；陈先生。；Sinha，D.，贝叶斯生存分析（2001），施普林格出版社：施普林格出版社，纽约·Zbl 0978.62091号
[15] Klebanov，L.B。；Rachev，S.T。；Yakovlev，A.Y.，《辐射致癌的随机模型：潜伏期分布及其特性》，数学。生物科学。，113, 51-75 (1993) ·兹比尔0777.92008
[16] Lange，K.，局部等效于EM算法的梯度算法，J.R.Stat.Soc.Ser。《美国统计年鉴》。，57, 425-437 (1995) ·Zbl 0813.62021号
[17] Li，C.S。；J.M.G.泰勒。；Sy，J.P.，治愈模型的可识别性，统计学。普罗巴伯。莱特。，54, 389-395 (2001) ·Zbl 0999.62075号
[18] Louis，T.A.，《使用EM算法时发现观测信息矩阵》，J.R.Stat.Soc.Ser。《美国统计年鉴》。，44, 226-233 (1982) ·Zbl 0488.62018号
[19] 马勒，R.A。；Zhou，X.，《长期幸存者生存分析》（1996），John Wiley&Sons:John Willey&Sons New York·Zbl 1151.62350号
[20] 麦克拉克伦，G.J。；Krishnan，T.，《EM算法与扩展》（The EM Algorithm and Extensions）（2008），John Wiley&Sons:John Willey&Sons Hoboken，新泽西州·Zbl 1165.62019号
[21] 米克，W.Q。；Escobar，L.A.，可靠性数据统计方法（1998），John Wiley&Sons：John Willey&Sons纽约·Zbl 0949.62086号
[22] 奥尔特加，E.M.M。；巴里加，哥伦比亚特区。；桥本，E.M。；坎乔，V.G。；Cordeiro，G.M.，一类新的具有治愈分数的生存回归模型，J.数据科学。，12, 107-136 (2014)
[23] Pal，S。；Balakrishnan，N.，基于EM算法的具有Weibull寿命的破坏性长度偏泊松治愈率模型的似然推断，Comm.Statist。仿真计算。（2015），出版中
[24] 彭，Y。；Xu，J.，《扩展治愈模型和模型选择》，《寿命数据分析》。，18, 215-233 (2012) ·Zbl 1322.62320号
[25] 罗德里格斯，J。；坎乔，V.G。；德卡斯特罗，M。；Balakrishnan，N.，《贝叶斯破坏性加权泊松治愈率模型及其在皮肤黑色素瘤数据中的应用》，《统计方法医学研究》，21，585-597（2012）
[26] 罗德里格斯，J。；德卡斯特罗，M。；Balakrishnan，N。；Cancho，V.G.，破坏性加权泊松治愈率模型，寿命数据分析。，17, 333-346 (2011) ·Zbl 1230.62141号
[27] 罗德里格斯，J。；德卡斯特罗，M。；坎乔，V.G。；Balakrishnan，N.，COM-Poisson治愈率生存模型及其在皮肤黑色素瘤数据中的应用，J.Statist。计划。推理，1393605-3611（2009）·兹比尔1173.62074
[28] Sy，J.P。；Taylor，J.M.G.，Cox比例风险治疗模型中的估计，生物统计学，56227-236（2000）·Zbl 1060.62670号
[29] 雅科夫列夫，A.Y。；Tsodikov，A.D.，肿瘤潜伏期随机模型及其生物统计应用（1996），《世界科学：世界科学新加坡》·Zbl 0919.92024号
[30] 雅科夫列夫，A.Y。；Tsodikov，A.D。；Bass，L.，刺激的随机模型，数学。生物科学。，116, 197-219 (1993) ·Zbl 0777.92010
[31] Yang，G。；Chen，C.，《随机两阶段致癌模型：在动物生物测定中计算观察肿瘤概率的新方法》，数学。生物科学。，104, 247-258 (1991) ·Zbl 0724.62104号
[32] 尹，G。；易卜拉欣，J.G.，《治愈率模型：统一方法》，加拿大。J.统计。，33, 559-570 (2005) ·Zbl 1098.62127号
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。