埃里克·斯莱德。;Jiraphan Suntornchost公司 相类型模型的参数存活密度。 （英语） Zbl 1357.62307号 寿命数据分析。 20，第3期，459-480（2014）. 摘要：在简要回顾了参数生存模型的历史之后，本文从精算、生物医学、人口学和工程学的角度讨论了参数模型在探索性统计研究中仍然发挥重要作用的持续原因。阶段类型模型是作为一个具有可解释组件的潜在类模型的灵活族而提出的。这些模型现在得到了计算统计方法的支持，这些方法使得概率的数值计算和参数的统计估计在理论上对于非常复杂的设置是可行的。然而，考虑到Fisher信息和相似比率类型测试来区分模型族，这表明在实践中，即使在相当大的数据集上，也只能稳定地估计最简单的相类型模型拓扑。给出了一个具有混合、多阶段或“命中”特征和捕捉状态的参数模型示例，以说明中的简单计算工具R（右）根据模拟数据和SEER 1992–2002年的大型乳腺癌数据集。 引用于三文件 MSC公司： 62号05 可靠性和寿命测试 62纳米01 审查数据模型 62G05型 非参数估计 62H30型 分类和区分；聚类分析（统计方面） 62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 关键词：EM算法;流程图模型;潜在类模型;马尔可夫链;最大似然;右偏生存数据;过渡强度 软件：Kpc机顶盒;R（右）;PhFit公司;精算师 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{E.V.Slud}和\textit{J.Suntornchost}，《寿命数据分析》。20，第3号，459--480（2014；Zbl 1357.62307） 全文： 内政部 参考文献： [1] Aalen OO（1995）生存分析中的阶段型分布。扫描J统计22:447-463·Zbl 0836.62095号 [2] Aalen OO，Gjessing H（2001）《理解危险率的形状：过程观点》。统计科学16:1-22·Zbl 1059.62613号 [3] Andersen P、BorganØ、Gill R、Keding N（1993）计数过程的统计模型。纽约州施普林格·Zbl 0769.62061号 ·doi:10.1007/978-1-4612-4348-9 [4] Anderson W，Chen B，Jatoi I，Rosenberg 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