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安纳托利·亚辛一世。;康斯坦丁·G·阿贝耶夫。;伊戈尔·阿库舍维奇;阿利亚克桑德·库林斯基;露西·阿库舍维奇;乌克兰，Svetlana V。

用于分析老龄化和死亡率纵向数据的随机模型。 （英语） Zbl 1119.92023号

数学。Biosci公司。 208，第2期，538-551（2007）.
总结：人体内与衰老相关的变化遵循动态规律，这有助于观察到发病率和死亡率曲线的年龄模式。生物体的“最佳”（正常）生理状态随年龄变化，影响疾病和死亡风险值。对压力的抵抗力和适应能力随着年龄的增长而下降。暴露在不适当的环境中会导致个体的生理（和生物）指数持续偏离其正常状态（由于异体适应），从而增加疾病和死亡的可能性。尽管有许多研究调查了这些影响，但没有一个概念框架可以将所有这些发现放在一起，并在分析纵向数据时考虑到所有这些动态联系。
我们提出了这样一个框架，使用了老龄化和死亡率随机过程模型的新版本。使用该模型，我们详细阐述了一种统计方法，用于分析关于老龄化、健康和寿命的纵向数据，并使用不同的模拟数据集进行了测试。结果表明，该模型可以表征人类衰老相关变化的不同成分之间的复杂相互作用，并且模型参数可以从数据中识别。

引用于8文件

MSC公司：

92C30型 生理学（一般）
60G35型 信号检测和滤波（随机过程方面）
92C99型 生理、细胞和医学主题
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：

老龄化与死亡率的随机过程模型;纵向数据分析;分配静态负载;同源性狭窄;应力阻力;生理规范

软件：

Matlab公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.I.Yashin}等人，《数学》。Biosci公司。208，第2号，538--551（2007；Zbl 1119.92023）
全文： 内政部 链接

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