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与bootstrap重采样技术的比较研究,以揭示伽马和逆高斯脆弱性模型的无条件危险行为和生存函数。 (英语) Zbl 1475.62246号

摘要:在生存分析领域中应用指定错误的模型,特别是脆弱模型,可能会导致泛化能力差和偏差。由于伽马分布和逆高斯分布通常可以互换地用作异质生存数据的脆弱性分布,因此有必要对它们进行明确区分。基于无条件危险和生存函数的闭式表达式,本文比较了脆弱项的伽马分布和逆高斯分布在异质种群生存数据建模中的有效性。考虑了不同的基线风险,包括指数风险、威布尔风险和Gompertz风险。我们推导了伽马和逆高斯脆弱性模型在每个基线分布下的无条件危险和生存函数的闭合形式表达式。采用图形和广泛的统计模拟方法对模型进行比较。为了进行推断,应用了有关东海岸热(ECF)传播动力学的真实数据。图形分析的一般概述以及真实数据和合成数据的结果表明,在建模异质人群的生存数据时,Gompertz和Weibull基线风险下的伽马分布比逆高斯分布更好。使用R语言中的适当软件包进行模拟、图形和推断分析。

MSC公司:

62纳米01 审查数据模型
62G09号 非参数统计重采样方法

软件:

R(右)
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全文: 内政部

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