黄欣;李刚;罗伯特·埃拉肖夫。 具有异质随机效应和边远纵向测量的纵向和竞争风险生存数据的联合模型。 （英语） Zbl 1245.62124号 统计接口 185-195年第2期第3页（2010年）. 摘要：本文提出了一个用于纵向测量和竞争风险生存数据的联合模型。该模型由一个线性混合效应子模型组成，其中纵向结果的测量误差为t分布，生存结果的风险脆弱性子模型为比例因果关系，以及基于改进的Cholesky分解的多元潜在随机效应方差-方差矩阵的回归子模型。开发了用于参数估计和推理的贝叶斯MCMC程序。我们的方法对由于丢失而导致的不可忽视的缺失数据存在时的边远纵向测量不敏感。此外，通过对潜在随机效应的方差-方差矩阵建模，我们的模型为处理高维异质随机效应和测试均匀随机效应假设提供了一个有用的框架，而均匀随机效应在常用的联合模型中是不可测的。最后，我们的模型能够分析具有间歇性测量的时间相关协变量和可能相关的竞争风险和依赖性审查的生存结果，以及对纵向结果和生存结果的联合分析。使用肺部研究和模拟的真实数据集进行说明。 引用于8文件 理学硕士： 62号02 生存分析和删失数据中的估计 2015年1月62日 贝叶斯推断 65立方厘米40 马尔可夫链的数值分析或方法 62甲12 多元分析中的估计 65C60个 统计中的计算问题（MSC2010） 62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛X.Huang｝等人，《统计数据接口3》，第2期，185-195（2010年；Zbl 1245.62124） 全文： 内政部