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F.J.鲁比奥。;钢铁，M.F.J。

灵活的线性混合模型，具有不正确的纵向和生存数据先验。 （英语） Zbl 1473.62094号

电子。J.统计。 12，第1号，572-598（2018）.
摘要：对于具有灵活随机效应和残差分布的分层线性混合模型，我们提出了一种使用不当先验的贝叶斯方法。误差分布是使用法线的比例混合建模的，它可以捕获比正态分布重的尾部。这种概括有助于生成对异常值的存在具有鲁棒性的模型。还研究了非对称残差的情况。我们给出了关于后验的适当性的一般结果，该结果也涵盖了带有删失观察的病例，允许在流行的纵向和生存分析中使用这些模型。我们考虑使用具有灵活边缘的copula来建模随机效应之间的依赖性，但我们的结果涵盖了任何随机效应分布的使用。因此，我们的论文为贝叶斯推理在一类非常广泛的模型（几乎涵盖了所有文献）中提供了形式上的证明，这些模型具有吸引人的先验结构，限制了所需的用户启发量。

引用于5文件

MSC公司：

2015年1月62日 贝叶斯推断
62J05型 线性回归；混合模型
62N01号 审查数据模型

关键词：

贝叶斯推断;沉重的尾巴;MEAFT模型;后礼仪;偏斜度;随机前沿模型

软件：

贝叶斯Surv;lmec公司;spBayes公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{F.J.Rubio}和\textit{M.F.J.钢铁}，电子。J.Stat.12，No.1，572--598（2018；Zbl 1473.62094）
全文： 内政部 arXiv公司 欧几里得

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