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何，W。

在条件和边际公式下用Clayton回归模型分析多变量生存数据。 （英语） Zbl 1506.62079号

计算。统计数据分析。 74, 52-63 (2014).
总结：克莱顿模型，也称为伽玛脆弱模型，已广泛用于多变量生存分析。这些模型通常出现在条件或边际公式中，其中协变量通过回归模型合并。这两种公式为我们提供了描述生存时间对协变量的各种依赖性的灵活性，以及在基线风险函数参数化或弱参数化指定的情况下直接应用似然法进行推断的可用性。然而，这些模型存在一些基本问题。目前尚不清楚这两种配方中的协变量效应如何相互关联。当真实形式应该是边缘形式，或者反之亦然时，如果滥用条件公式会产生什么影响？对这些问题进行了研究，并建立了条件回归模型和边际回归模型之间的协变量系数关系。此外，还进行了实证研究，以评估审查比例如何影响协变量系数的估计。本文分析了Busselton Health Study中的一个实例以进行说明。

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62G05型 非参数估计
62纳米02 生存分析和删失数据中的估计
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

克莱顿模型；条件模型；协变系数；边际模型；多元生存数据
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{W.He}，计算。统计数据分析。74、52-63（2014年；Zbl 1506.62079）
全文： 内政部

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