细木工

R包joineR:重复测量和时间到事件数据的联合建模。通过随机效应联合模型分析重复测量和时间到事件的数据。还包括一些绘图功能和变差函数。


zbMATH中的参考文献(参考文献11条)

显示结果1到11,共11个。
按年份排序(引用)

  1. 范尼克尔,珍妮特;巴卡、哈肯;Rue,Håvard:使用R-INLA的竞争风险联合模型(2021)
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  3. Emma C.Martin,Alessandro Gasparini,Michael J.Crowther:merlin:线性、非线性和用户定义模型的混合效应回归R包(2020)阿尔十四
  4. 菲利普,皮特;希基,格雷姆L。;克劳瑟,迈克尔J。;Kolamunnage Dona,Ruwanthi:时间到事件和多变量纵向数据联合模型的更快蒙特卡罗估计(2020年)
  5. 特谢拉,莱蒂娅;苏萨,在尼斯;罗德里格斯,阿纳贝拉;Mendonça,Denisa:临床研究中纵向和竞争风险数据的联合建模(2019年)
  6. 阿尔伯南迪娅·埃尔加茨;Dimitris Rizopoulos:%JM:SAS宏,适用于纵向数据和时间-事件响应的联合广义混合模型(2018)不是zbMATH
  7. 阿格涅斯卡·克鲁尔;奥黛丽·毛根;亚辛·马兹鲁伊;亚历山大劳伦特;斯特凡·米切尔;Virginie Rondeau:联合建模和预测教程:相关纵向结果、复发事件和终点事件的统计软件(2017)不是zbMATH
  8. 哈,我愿意;郑宗宪;Lee,Youngjo:随机效应生存数据的统计建模。2017年(似然法)
  9. 塞拉特,卡尔;卢埃蒙特塞拉特;阿梅罗,卡门;皮拉奇,泽维尔;佩皮南,Hèctor;福特,阿纳贝尔;帕兹,阿尔瓦罗;Gómez,Guadalupe:前列腺癌风险和纵向前列腺特异性抗原数据联合模型的频率专家和贝叶斯方法(2015)
  10. Dimitris Rizopoulos:R包JMbayes,用于使用MCMC拟合纵向和时间-事件数据的接头模型(2014)阿尔十四
  11. 麦克林克,丽莎M。;马歇尔,阿黛尔H。;凯恩斯,凯伦J.:关节建模的进展:应用于终末期肾病患者生存的最新进展回顾(2013)