Maples，Jerry J。；苏珊·墨菲。；威廉·艾希恩（William G.Axinn）。 两级比例风险模型。 （英语） Zbl 1210.62131号 生物计量学 58，第4期，754-763（2002）. 摘要：我们将比例风险模型扩展为具有随机截距项和随机系数的两级模型。通过EM和Newton-Raphson算法的组合来估计多级模型中的参数。即使是对50组样本，该方法也会产生近似无偏且正态分布的固定效应系数的估计值。将使用观测信息和剖面似然信息这两种不同的方法来估计标准误差。这项工作的动机是，在奇特万山谷家庭研究中，了解尼泊尔妇女避孕药具使用的决定因素（Axinn、Barber和Ghimire，1997年）。我们利用一个两级风险模型来检验儿童的教育和教育机会如何与开始永久使用避孕药具相关联。 引用于2文件 MSC公司： 62号02 生存分析和删失数据中的估计 第62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 65立方厘米60 统计中的计算问题（MSC2010） 10层62层 点估计 关键词：EM算法；脆弱模型；危险模型；多层次的；剖面似然；随机系数；半参数似然；生存分析 软件：搅拌机；法尔迈尔 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.J.Maples}等人，《生物统计学》58，第4期，754--763（2002；Zbl 1210.62131） 全文： 内政部 参考文献： [1] Aalen，《与多重减量模型相关的非参数推断》，《斯堪的纳维亚统计杂志》3第15页–（1976）·Zbl 0331.62030号 [2] 安徒生，基于计数过程的统计方法中的删减、截断和过滤，《当代数学》第80页，第19页–（1988年）·Zbl 0684.62062号 ·doi:10.1090/conm/080/999006 [3] 安徒生，基于计数过程的统计模型（1993）·Zbl 0769.62061号 ·doi:10.1007/978-1-4612-4348-9 [4] Arjas，带复杂协变量的删失失效数据的标记点过程方法，《斯堪的纳维亚统计杂志》，第11期，第193页–（1984）·Zbl 0569.62089号 [5] Axinn，《儿童教育对生育限制的影响》，《人口研究》第47页，第481页–（1993年）·doi:10.1080/032472031000147256 [6] Axinn，《大众教育与生育限制》，《美国社会学评论》66页481–（2001）·doi:10.2307/3088919 [7] Axinn，《社会变化、家庭的社会组织和生育限制》，《美国社会学杂志》106，第1219页–（2001）·数字对象标识代码：10.1086/320818 [8] Axinn，《街区历史日历》第355页–（1997年） [9] Axinn，《生命历史日历应用创新》，《社会科学研究》28页243–（1999）·doi:10.1006/ssre.1998.0641 [10] 巴伯，离散时间多层次风险分析，社会学方法30，第201页–（2000）·doi:10.111/0081-1750.00079 [11] Bryk，层次线性模型（1992） [12] Clayton，双变量生命表关联模型，Biometrika 65 pp 141–（1978）·Zbl 0394.92021号 ·doi:10.1093/biomet/65.1.141 [13] Clayton，比例风险模型的多元推广，《皇家统计学会杂志》，A辑148，第82页–（1985）·Zbl 0581.62086号 ·doi:10.2307/2981943 [14] 考克斯，回归模型和生命表，《皇家统计学会杂志》，B系列34页，187–（1972）·Zbl 0243.62041号 [15] Dempster，通过EM算法从不完整数据中进行最大似然估计，皇家统计学会杂志，B系列39第1页–（1977）·Zbl 0364.62022号 [16] Diamond，现状数据的比例危险模型：在巴基斯坦断奶年龄差异研究中的应用，人口学23，第607页-（1986）·doi:10.2307/2061354 [17] Fahrmeir，基于广义线性模型的多元统计建模（1994）·Zbl 0809.62064号 ·doi:10.1007/978-1-4899-0010-4 [18] 弗里德曼，《1988年社会学方法论》，第37页–（1988） [19] Gilks，《建模复杂性：Gibbs抽样在医学中的应用》，《皇家统计学会杂志》，B辑55，第39页–（1993）·Zbl 0779.62100号 [20] 郭，使用EM算法估计聚类数据的多元比例风险模型，美国统计协会杂志87页969–（1992）·doi:10.2307/2290633 [21] 古斯塔夫森，多变量生存数据的大层次贝叶斯分析，生物统计学53页230–（1997）·Zbl 0902.62127号 ·doi:10.2307/2533110 [22] Hedeker，《多水平分析的随机效应序数回归模型》，《生物统计学》第50页，993–（1994）·Zbl 0826.62049号 ·doi:10.2307/2533433 [23] Hedeker，MIXOR：混合效应序数回归分析的计算机程序，《生物医学计算机方法和程序》49，第157页–（1996）·doi:10.1016/0169-2607（96）01720-8 [24] Kalbfleisch，失效时间数据的统计分析（1980）·Zbl 0504.62096号 [25] Klein，使用基于EM算法的Cox模型进行随机效应的半参数估计，《生物统计学》48，第795页–（1992）·doi:10.2307/2532345 [26] Kreft，I.Leeuw，J.Aiken，L.1994《分层线性模型中不同定心形式的影响技术报告30》。北卡罗来纳州三角研究园：国家统计科学研究所 [27] Liang，多元失效时间数据中的边际风险建模，《皇家统计学会杂志》，B辑55 pp 441–（1993）·兹比尔0783.62093 [28] Louis，《使用EM算法寻找观测信息》，《皇家统计学会杂志》，B辑44，第98页–（1982）·Zbl 0488.62018号 [29] McGilchrist，生存分析中的脆弱性回归，生物统计学47页461–（1991）·doi:10.2307/2532138 [30] Murphy，S.van der Vaart，A.1996半参数似然比推断技术报告96-03。宾夕法尼亚大学公园：宾夕法尼亚州立大学统计系·Zbl 0928.62036号 [31] Murphy，《侧面可能性》，《美国统计协会杂志》95，第449页–（2000）·Zbl 0995.62033号 ·doi:10.2307/2669386 [32] 尼尔森，脆弱模型中最大似然估计的计数过程方法，《斯堪的纳维亚统计杂志》，第19页，第25页–（1992）·兹比尔074762093 [33] Oakes，双变量生存数据模型，《皇家统计学会杂志》，B辑44，第414页–（1982）·Zbl 0503.62035号 [34] Oakes，脆弱导致的双变量生存模型，美国统计协会杂志84页487–（1989）·兹比尔0677.62094 ·doi:10.2307/2289934 [35] Patefield，关于最大似然函数，Sankhya，B系列39第92页–（1977）·Zbl 0411.62004号 [36] Raudenbush，通过高阶多元拉普拉斯近似，具有嵌套随机效应的广义线性模型的最大似然，计算与图形统计杂志9，第141页–（2000）·doi:10.2307/1390617 [37] Rodriguez，具有二元响应的多级模型的估计程序评估，英国皇家统计学会杂志，A系列158，第73页–（1995）·Zbl 04523393号 ·doi:10.2307/2983404 [38] Sargent，《考克斯比例风险环境中随机效应生存分析的一般框架》，《生物统计学》54，第1486页–（1998）·Zbl 1058.62651号 ·doi:10.2307/2533673 [39] Sastry，生存数据的嵌套脆弱性模型，《美国统计协会杂志》92 pp 426–（1997）·Zbl 0890.62084号 ·doi:10.2307/2965690 [40] Sinha，生存数据的半参数贝叶斯分析，美国统计协会杂志92页1195–（1997）·Zbl 1067.62520号 ·doi:10.2307/2965586 [41] Vaida，随机效应比例风险模型，《医学统计学》第19卷第3309页–（2000年）·doi:10.1002/1097-0258（20001230）19:24<3309:：AID-SIM825>3.0.CO；2至9 [42] Vaupel，《个体脆弱性异质性对死亡率动态的影响》，《人口学》第16卷第439页–（1979年）·doi:10.2307/2061224 [43] Yashin，《相关个体脆弱性：双变量数据生存分析的有利方法》，《人口学》34，第31页–（1995）·Zbl 0873.62121号 ·doi:10.2307/2061658 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。