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大卫·D·哈纳格尔。;阿洛克·达巴德。

指数幂基线分布下肾脏感染数据共享脆弱性模型的比较。 （英文） Zbl 1337.62338号

Commun公司。统计、理论方法 44，第23号，5091-5108（2015）.
总结：在生存分析中，共享脆弱性模型通常用于建模异质性。对脆弱性的基线分布和分布有一定的假设。本文提出了以脆弱性分布γ、逆高斯、复合泊松和指数幂复合负二项式为基线分布的四种共享脆弱性模型。这些模型是用马尔可夫链蒙特卡罗方法拟合的。这些模型用一个真实的双变量生存数据集进行了说明C.A.McGilchrist公司和C.W.艾斯贝特[“生存分析中的脆弱性回归”，《生物统计学》47，第2期，461-466页（1991年；doi:10.2307/2532138)]与肾脏感染相关，并使用不同的模型比较标准为数据建议了最佳模型。

引用于5文件

MSC公司：

62页第10页 统计学在生物学和医学科学中的应用；元分析
2015年1月62日 贝叶斯推断
62N01号 审查数据模型

关键词：

贝叶斯模型比较;复合负二项分布;复合泊松分布;指数功率分布;伽马分布;逆高斯分布;马尔科夫蒙特卡洛;共同的弱点
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.D.Hanagal}和\textit{A.D.Dabade}，Commun。Stat.，理论方法44，No.23，5091--5108（2015；Zbl 1337.62338）
全文： 内政部

参考文献：

[1] DOI:10.1214/aoap/1177005583·Zbl 0762.62031号 ·doi:10.1214/aoap/1177005583
[2] DOI:10.1023/A:1008916718152·doi:10.1023/A:1008916718152
[3] DOI:10.1093/biomet/65.1.141·兹伯利0394.92021 ·doi:10.1093/biomet/65.1.141
[4] DOI:10.1093/biomet/85.1.1·Zbl 0904.62036号 ·doi:10.1093/biomet/85.1.1
[5] Hanagal D.D.，模型辅助统计应用。5（1）第01页–（2010）
[6] DOI:10.1201/b10510·doi:10.1201/b10510
[7] DOI:10.1093/biomet/71.1.75·Zbl 0553.92013号 ·doi:10.1093/biomet/71.1.75
[8] 内政部：10.1007/978-1-4757-3447-8·doi:10.1007/978-1-4757-3447-8
[9] 内政部：10.1080/01621459.1995.10476572·doi:10.1080/01621459.1995.10476572
[10] DOI:10.1016/j.csda.2006.09.026·Zbl 1445.62270号 ·doi:10.1016/j.csda.2006.09.026
[11] 内政部：10.2307/2532138·doi:10.2307/2532138
[12] DOI:10.1023/A:1009605117713·Zbl 0896.62125号 ·doi:10.1023/A:1009605117713
[13] Santos C.A.，J.统计理论应用。第9页233页–（2010年）
[14] 内政部：10.1080/03610927508827263·Zbl 0306.62023号 ·doi:10.1080/03610927508827263
[15] 内政部：10.2307/2061224·doi:10.2307/2061224
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