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Daiane Aparecida Zuanetti;米兰，路易斯·阿帕雷西多

应用于糖尿病发病数据的广义混合模型。 （英语） 兹比尔1369.62310

生物。J。 59，第4期，826-842（2017）.
小结：我们对常用（独立）混合模型进行了推广，以适应马尔可夫一阶混合分布。我们提出了数据驱动的可逆跳跃，即马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法，用于估计后部模型选择过程中每个模型的概率并估计相应的参数。仿真数据集表明，该方法在收敛性、模型选择和参数估计精度方面具有良好的性能。最后，我们将该方法应用于分析美国糖尿病发病率数据集。

引用于1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
62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
65立方厘米 马尔可夫链的数值分析或方法
92天30分 流行病学

关键词：

数据驱动的可逆跳跃;糖尿病发病率;纵向数据;混合物模型;马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）程序;参数估计

软件：

去搅拌;depmixS4公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛D.A.Zuanetti｝和\textit｛L.A.Milan｝，Biom。J.59，第4号，826--842（2017；Zbl 1369.62310）
全文： 内政部

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