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萨拉·马蒂诺;鲁帕利·阿克卡尔;哈瓦德街

生存模型的近似贝叶斯推断。 （英语） Zbl 1246.62059号

扫描。J.统计。 38，第3期，514-528（2011）.
摘要：时间对事件数据的贝叶斯分析，通常称为生存分析，在过去几年中受到了越来越多的关注。在Cox型模型中，它允许使用完全似然而非部分似然的信息，以便可以联合估计基线风险函数和模型参数。一般来说，贝叶斯方法允许对任何感兴趣的参数或预测量进行全面准确的后验推断。另一方面，贝叶斯推理通常依赖于马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）技术，从用户的角度来看，这些技术在提供答案时可能显得很慢。我们展示了一种名为集成嵌套拉普拉斯近似的新推理工具如何适用于许多生存模型，使贝叶斯分析既快速又准确，而无需依赖基于MCMC的推理。

引用于14文件

MSC公司：

2015年1月62日 贝叶斯推断
62号02 生存分析和删失数据中的估计

关键词：

贝叶斯风险率模型;地质加性危险回归;拉普拉斯近似;潜在高斯场

软件：

法尔迈尔;漏洞;贝叶斯X;WinBUGS公司;GMRF库
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛S.Martino｝等人，扫描。J.Stat.38，No.3，514--528（2011；Zbl 1246.62059）
全文： 内政部

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