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基于加性风险的共享逆高斯脆弱性模型。 (英语) Zbl 1380.62111号

总结:生存分析中使用了脆弱模型来解释个体疾病和死亡风险中未观察到的异质性。为了分析相关生存时间的双变量数据(例如配对实验、双胞胎或家庭数据),建议使用共享脆弱性模型。这些模型基于这样的假设,即脆弱性与危险率成乘数关系。在本文中,我们假设脆弱性与危险率相加。我们引入了具有三种不同基线分布的共享逆高斯脆弱性模型,即广义对数分布、广义威布尔分布和指数功率分布。我们介绍了贝叶斯估计过程,使用马尔可夫链蒙特卡罗技术来估计这些模型中涉及的参数。我们将这些模型应用于实际的双变量生存数据集C.A.McGilchrist公司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)]与肾脏感染数据相关,并建议使用更好的数据模型。

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