亚历杭德罗·贾拉；伊曼纽·莱斯福；玛丽亚·德·伊奥里奥；费尔南多·金塔纳 多元双区间相关数据的贝叶斯半参数推断。 （英语） Zbl 1220.62023号 附录申请。斯达。 第4期，编号2126-2149（2010）. 摘要：根据在比利时佛兰德斯进行的一项牙科纵向研究中获得的数据集，将永久第一磨牙的联合龋齿分布时间建模为协变量的函数。这涉及对多变量连续双间隔相关数据的分析，因为：（i）牙齿的出现时间和患龋的时间是每年记录的，（ii）同一个孩子的牙齿上的事件是依赖的。为了建立龋齿发生时间和龋齿发生次数的联合分布模型，我们提出了一个相关的贝叶斯半参数模型。该方法的一个主要特点是，可以在不施加比例风险、附加风险、比例赔率或加速失效时间等假设的情况下估计生存曲线。 引用于25文件 MSC公司： 2015年1月62日 贝叶斯推断 62N01号 审查数据模型 62G07年 密度估算 62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 92 C50 医疗应用（通用） 62甲12 多元分析中的估计 关键词：贝叶斯非参数；线性相关Poisson-Dirichlet先验；线性相关Dirichlet过程先验 软件：DP包 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Jara}等人，Ann.Appl。Stat.4，No.4，2126--2149（2010；Zbl 1220.62023） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] Bacchetti，P.和Jewell，N.P.（1991年）。基于感染时间未知的流行人群对艾滋病潜伏期的非参数估计。生物统计学47 947-960。 [2] Carlton，M.A.（1999年）。双参数Poisson-Dirichlet分布的应用尚未发表的博士论文，加州大学洛杉矶分校。 [3] Caron，F.、Davy，M.、Doucet，A.、Duflos，E.和Vanheeghe，P.（2008）。Dirichlet过程混合线性动态模型的贝叶斯推理。IEEE信号处理汇刊56 71-84·Zbl 1391.62144号 ·doi:10.1109/TSP.2007.900167 [4] Dahl，D.（2005）。共轭和非共轭Dirichlet过程混合模型的顺序分配合并-分裂采样器。技术报告，德克萨斯农工大学统计系。 [5] 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