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使用惩罚部分似然估计多元脆弱性模型。 (英语) Zbl 1060.62564号

摘要:关于γ分布乘法共享脆弱性模型估计的文献越来越多。然而,通常需要对更复杂的脆弱结构进行建模,但扩展伽玛射线脆弱性的尝试会遇到并发症。基于具有更复杂依赖结构的髋关节置换数据,我们提出了一个基于多元对数正态关节分布的乘法脆弱性模型。我们给出了这种一般结构脆弱性模型的理由和估计过程,它是对下面给出的模型的推广C.A.McGilchrist公司【生物统计学49,221–225(1993)】。该估计基于似然函数的拉普拉斯近似。这导致基于惩罚固定效应部分似然估计方程,其中脆弱项的边际分布决定了惩罚项。惩罚函数的调整参数,即脆弱方差,通过最大化近似轮廓似然来估计。通过仿真评估了近似的性能,并将脆弱性模型拟合到髋关节置换数据中。

MSC公司:

62号02 生存分析和截尾数据中的估计
62甲12 多元分析中的估计
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用;元分析
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全文: 内政部

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