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杨景云;李蓉;项佩荣;胡静怡;卢文锦;倪忠信;蔡国良

关于两个贝叶斯联合模型的预测性能：一项模拟研究。 （英语） Zbl 07632211号

公社。统计、仿真计算。 51，编号11，6388-6397（2022）.
摘要：纵向和生存数据的联合建模越来越流行。它可以妥善处理纵向研究中常见的多个问题，例如内源性时间相关协变量和信息缺失。有几个用于进行贝叶斯联合建模分析的统计软件包，其中两个是JMbayes（已应用于各个领域的生物医学研究）和rstanam（最近开发）。这两个包在指定不同的关联结构方面都非常灵活，并且能够处理多变量结果。然而，从未进行过任何研究来比较他们的表现。在本研究中，我们进行了模拟研究，以比较两个软件包的性能，重点是它们的预测。我们发现rstanam通常比JMbayes具有更好的预测性能，但其计算更密集，并且随着样本量的增加而显著增加。相比之下，JMbayes在模型拟合和预测方面速度很快，在某些情况下，通过使用更大的样本量或更长的纵向数据周期，可以提高其性能。与JMbayes相比，模型的误定似乎对rstanam的预测性能有更大的影响。

引用于1文件

MSC公司：

62G05型 非参数估计
62克08 非参数回归和分位数回归

关键词：

贝叶斯主义者;动态预测;关节模型;生存

软件：

JMbayes公司;吉咪;github
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{J.Yang}等人，Commun。统计、仿真计算。51，编号11，6388--6397（2022；Zbl 07632211）
全文： 内政部

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