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伊拉杰·卡泽米;扎赫拉·马赫迪耶;马扬·曼苏里安;Jongbae J.帕克。

使用偏椭圆分布对前瞻性队列研究的多元混合模型进行贝叶斯分析。 （英语） Zbl 1441.62394号

生物。J。 55，第4期，495-508（2013）.
总结：通过纳入正常误差项来确认患者相关性的经典多元混合模型在队列研究中广泛使用。违反正态性假设会使统计推断变得模糊。本文通过放松这一假设，并在拟合多元混合模型时替换一些灵活的分布，提出了一种贝叶斯参数方法。该策略考虑了误差项分布的偏态性和重尾性，从而使推断对违规具有鲁棒性。这种方法使用灵活的偏椭圆分布，包括偏分布、胖分布或瘦分布，并将正态模型作为特例。我们使用从下腰痛前瞻性队列研究中获得的真实数据来说明我们提出的方法的有用性。

引用于1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小时05 多元概率分布的表征与结构理论；连接线

关键词：

椭球分布;分层贝叶斯;腰痛;McMC公司;Oswestry残疾指数;可视模拟秤
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\textit｛I.Kazemi｝等人，生物。J.55，No.4，495--508（2013；Zbl 1441.62394）
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