莫里茨·伯杰;马蒂亚斯·施密德 离散时间-事件数据的半参数回归。 （英文） Zbl 07289511号 统计模型。 18，编号3-4，322-345（2018）. 摘要：时间到事件模型是一种流行的分析数据的工具，其中结果变量是发生特定事件的时间。在这里，我们重点分析时间到事件的结果，这些结果要么是本质上离散的，要么是连续事件时间的分组版本。在文献中，对于此类数据存在多种回归方法。本教程介绍了如何使用开源统计软件应用这些模型。特别地，我们考虑了包含光滑非线性函数和基于树的方法的半参数扩展。所有方法都通过美国公民失业持续时间的数据进行了说明。 引用于8文件 MSC公司： 62至XX 统计 关键词：离散时间到事件数据;危险模型;半参数回归;生存分析 软件：discSurv公司;D树;埃克达特;mgcv公司;rpart公司;R（右）;加迈尔 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Berger}和\textit{M.Schmid}，统计模型。18、编号3--4、322--345（2018；Zbl 07289511） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] Agresti，A（2013）分类数据分析，第3版。纽约州纽约市：John Wiley&Sons·兹比尔1281.62022 [2] Bender，A，Groll，A，Scheipl，F（2018）事件数据分析中时变系数模型估计指南。统计建模，18（299-321）·Zbl 07289510号 [3] Bou-Hamad，I，Larocque，D，Ben-Ameur，H，Másse，LC，Vitaro，F，Tremblay，RE（2009）离散时间存活树。加拿大统计杂志, 37, 17-32. ·Zbl 1170.62074号 ·doi:10.1002/js.10007 [4] Breiman，L（1996）技术注释：分裂准则的一些性质。机器学习, 24, 41-47. ·Zbl 0849.68095号 ·doi:10.1007/BF00117831 [5] Breiman，L，Friedman，JH，Olshen，RA，Stone，JC（1984）分类和回归树加利福尼亚州蒙特利：华兹华斯·Zbl 0541.62042号 [6] 羊角面包，Y（2016）Ecdat：经济数据集.R包版本0.3-1。统一资源定位地址http://CRAN.R-project.org/package=Ecdat [7] De Boor，C（1978）花键实用指南纽约州纽约市：斯普林格·Zbl 0406.41003号 ·doi:10.1007/978-1-4612-6333-3 [8] Eilers，PH，Marx，BD（1996）使用B样条和惩罚进行灵活平滑。统计科学, 11, 89-102. ·Zbl 0955.62562号 ·doi:10.1214/ss/1038425655 [9] Ferri，C，Flach，PA，Hernández-Orallo，J（2003）改进概率估计树的AUC。在纳达、拉夫拉奇、德拉甘、甘伯格、亨德里克、布洛克、卢普切奥、托多罗夫斯基欧洲机器学习会议, 121-132. 柏林-海德堡：施普林格·Zbl 1257.68124号 [10] Hastie，T，Tibshirani，R，Friedman，JH（2009）统计学习的要素，第2版。纽约州纽约市：斯普林格·Zbl 1273.62005年 ·doi:10.1007/978-0-387-84858-7 [11] Kalbfleisch，J，Prentice，R（2002）失效时间数据的生存性分析，第2版。新泽西：威利跨科学·Zbl 1012.62104号 ·doi:10.1002/9781118032985 [12] Klein，J，Moeschberger，M（2003）生存分析：截尾和截尾数据的统计方法。纽约州纽约市：斯普林格·Zbl 1011.62106号 ·doi:10.1007/b97377 [13] Mayer，P，Larocque，D，Schmid，M（2014）DStree：离散生存树的递归划分.R程序包版本1.0。统一资源定位地址https://CRAN.R-project.org/package=DStree [14] Mayr，A，Hofner，B（2018）《统计建模的推动：非技术介绍》。统计建模18 365-384. ·兹比尔07289513 [15] R核心团队（2017）R： 统计计算语言和环境。维也纳：R统计计算基金会。统一资源定位地址https://www.R-project.org网站/ [16] Schmid，M，Küchenhoff，H，Hoerauf，A，Tutz，G（2016）临床和流行病学研究中离散事件时间分析的存活树方法。医学统计学, 35, 734-751. ·数字对象标识代码：10.1002/sim.6729 [17] Schmid，M，Tutz，G，Welchowski，T（2017）离散时间对事件预测的判别方法。计量经济与统计. [18] Therneau，T，Atkinson，B，Ripley，B（2015）rpart：递归分区和回归树。R包版本4.1-10。统一资源定位地址https://CRAN.R-project.org/package=rpart [19] Tutz，G，Schmid，M（2016）离散时间到事件数据建模。纽约州纽约市：斯普林格·Zbl 1338.62006号 ·doi:10.1007/978-3-319-28158-2 [20] Welchowski，T，Schmid，M（2017）discSurv：离散时间生存分析。R包版本1.1.7 URLhttp://CRAN.R-project.org/package=discSurv [21] Willett，JB，Singer，JD（1993）《研究发病、停止、复发和恢复：为什么应该以及如何可以使用离散时间生存分析来检查事件发生率》。咨询与临床心理学杂志, 61, 952-965. ·doi:10.1037/0022-006X.61.6.952 [22] 伍德，S（2006）广义可加模型：R引言佛罗里达：CRC出版社·Zbl 1087.62082号 ·doi:10.1201/9781420010404 [23] 伍德，S（2017）mgcv：具有GCV/AIC/REML平滑度估计的混合GAM计算工具。R软件包版本1.8-15。统一资源定位地址https://CRAN.R-project.org/package=mgcv公司 [24] Wood，S（2011）半参数广义线性模型的快速稳定限制最大似然和边际似然估计。英国皇家统计学会杂志：B辑（统计方法）, 73, 3-36. ·Zbl 1411.62089号 ·文件编号：10.1111/j.1467-9868.2010.00749.x 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。