马诺伊·查科;拉赫·莫汉 基于累进II型截尾竞争风险数据的威布尔分布的贝叶斯分析（带二项式删除）。 （英语） Zbl 1417.62306号 计算。斯达。 34，编号1，233-252（2019）。 摘要：在医学研究或可靠性分析中，个人或项目的失败可能是由多个原因或因素造成的。从某种意义上说，这些风险因素对实验装置的故障构成了竞争。这种情况下的数据分析称为竞争风险分析。在本文中，我们通过假设每个阶段删除的单元数是随机的，并且遵循二项分布，来考虑渐进式II型删失下竞争风险数据的分析。假设所考虑的总体服从威布尔分布，即可获得贝叶斯估计量。通过仿真研究，研究了本文推导的不同估计量的性能。还使用了实际数据集进行说明。 引用于16文件 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 62号05 可靠性和寿命测试 62N01号 审查数据模型 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 62-08 统计问题的计算方法 关键词：相互竞争的风险;渐进式II型审查;贝叶斯估计;MCMC方法 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Chacko}和\textit{R.Mohan}，计算。Stat.34，No.1，233--252（2019；Zbl 1417.62306） 全文： 内政部 参考文献： [1] Aggarwala R，Balakrishnan N（1996）从指数分布和截尾指数分布得到的渐进型II右删失顺序统计量的单矩和积矩的递推关系。Ann Inst统计数学48（4）：757-771·Zbl 1007.62512号 ·doi:10.1007/BF00052331 [2] Alwasel IA（2009）具有修正威布尔分布的竞争风险模型的统计推断。国际数学杂志3（19）：905-918·Zbl 1196.62127号 [3] Ashour S，Nassar M（2014）自适应II型渐进杂交删失竞争风险数据下的广义指数分布分析。国际J高级统计概率2（2）：108-113·Zbl 1509.62190号 ·doi:10.14419/ijasp.v2i2.3423 [4] Balakrishnan N，Sandhu R（1995）生成累进II型删失样本的简单模拟算法。美国统计局49（2）：229-230 [5] Balakrishnan N，Sandhu R（1996）一般递进II型截尾样本下指数分布的最佳线性无偏和最大似然估计。Sankhya印第安人J Stat Ser B 58（1）：1-9·Zbl 0873.62025号 [6] Chacko M，Mohan R（2017）累进II型截尾下Kumaraswamy指数分布参数的估计。统计模拟87（10）：1951-1963·Zbl 07192042号 ·doi:10.1080/00949655.2017.1300662 [7] Cramer E，Schmiedt AB（2011）《渐进式II型审查Lomax分布的竞争风险数据》。计算统计数据分析55（3）：1285-1303·Zbl 1328.65025号 ·doi:10.1016/j.csda.2010.09.017 [8] Dey AK，Jha A，Dey S（2016）逐步删失竞争风险模型下修正威布尔分布的贝叶斯分析。ArXiv预打印ArXiv:1605.06585 [9] Dey S，Dey T（2014）带二项式删除的逐步II型截尾下瑞利分布的统计推断。应用数学模型38（3）：974-982·Zbl 1428.62430号 ·doi:10.1016/j.apm.2013.07.025 [10] Hashemi R，Amiri L（2011）威布尔模型中具有二项式删除的竞争风险数据的渐进式II型审查分析。应用数学科学5（22）：1073-1087·兹比尔1225.62137 [11] Hemmati F，Khorram E（2011）存在竞争风险时自适应II型逐步混合审查方案的贝叶斯分析。伊斯兰国家统计科学21:181-194 [12] Kalbfleisch JD，Prentice RL（2011）《失效时间数据的统计分析》。霍博肯·威利，p 360 [13] Kundu D，Basu S（2000）竞争风险下的不完整数据分析。J Stat Plan推断87（2）：221-239·Zbl 1053.62110号 ·doi:10.1016/S0378-3758（99）00193-7 [14] Kundu D，Joarder A（2006）《II型逐步混合删失数据分析》。计算统计数据分析50（10）：2509-2528·兹比尔1284.62605 ·doi:10.1016/j.csda.2005.05.002 [15] Lawless JF（2003）寿命数据的统计模型和方法。纽约威利·Zbl 1015.62093号 [16] Murthy DP、Bulmer M、Eccleston JA（2004）可靠性建模的Weibull模型选择。Reliab工程系统安全86（3）：257-267·doi:10.1016/j.ress.2004.01.014 [17] Pareek B、Kundu D、Kumar S（2009），关于威布尔分布的逐步审查竞争风险数据。计算统计数据分析53（12）：4083-4094·Zbl 1453.62170号 ·doi:10.1016/j.csda.2009.04.010 [18] Rastogi MK，Tripathi YM（2012），在渐进式II型审查下估算Burr分布的参数。统计方法9（3）：381-391·Zbl 1365.62368号 ·doi:10.1016/j.stamet.2011.10.002 [19] Roberts GO，Rosenthal JS（2009）自适应MCMC示例。J计算图形统计18:349-367·doi:10.1198/jcgs.2009.06134 [20] Sarhan AM（2007）对具有广义指数分布的竞争风险模型中的不完全、删失数据的分析。IEEE Trans Reliab公司56（1）：132-138·doi:10.1109/TR.2006.890899 [21] Sarhan AM，Alameri M，Al-Wasel I（2008）用二项式删除对竞争风险数据进行逐次审查的分析。国际数学杂志Anal 2（20）：965-976·Zbl 1171.62060号 [22] Stephens MA（1974）拟合优度的EDF统计和一些比较。美国统计协会杂志69:730-737·doi:10.1080/01621459.1974.10480196 [23] Tse SK，Yang C，Yuen HK（2000）二项清除II型渐进截尾下威布尔分布寿命数据的统计分析。应用统计杂志27（8）：1033-1043·Zbl 1020.62092号 ·doi:10.1080/02664760050173355 [24] Viveros R，Balakrishnan N（1994）从逐步删失数据对生命参数的区间估计。技术计量36（1）：84-91·Zbl 0800.62623号 ·doi:10.1080/00401706.1994.10485403 [25] Wu SJ（2002）逐步删失数据下威布尔分布参数的估计。日本统计学会32（2）：155-163·Zbl 1040.62013年 ·doi:10.14490/jjss.32.155 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。