E·拉扎罗。;C·阿梅罗。;Gómez-Rubio，V。 混合治愈模型的近似贝叶斯推断。 （英文） Zbl 1458.62225号 测试 29，第3期，750-767（2020）. 总结：生存分析中的治愈模型处理的是部分个体无法经历感兴趣事件的人群。混合治疗模型将目标人群视为易感个体和非易感个体的混合物。这些模型的统计分析侧重于检查治愈概率（发病率模型）和推断易感亚群中的事件发生时间（潜伏期模型）。混合治愈模型的贝叶斯推断通常依赖于马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法。集成嵌套拉普拉斯近似（INLA）是一种新的、有吸引力的贝叶斯推理方法，但在其自然定义中无法适用于混合模型。本文的重点是实现一个可行的INLA扩展来拟合标准混合物固化模型。我们的建议基于一种迭代算法，该算法结合使用INLA来估计研究中每个亚群的感兴趣过程，以及吉布斯抽样来计算治愈潜在指示变量的后验分布，该后验分布将个体分为易感或非易感亚群。我们在临床试验的框架内通过对两个样本数据集的分析来说明我们的方法。与使用MCMC的结果相比，输出提供了接近的估计值，并大大减少了计算时间。 引用于1文件 MSC公司： 62号05 可靠性和寿命测试 2015年1月62日 贝叶斯推断 62号02 生存分析和删失数据中的估计 62页第10页 统计学在生物学和医学科学中的应用；元分析 关键词：加速失效时间混合固化模型;完全和边际似然函数;吉布斯采样;比例危险混合治愈模型;生存分析 软件：R（右）;GMRF库;R-INLA公司;涂抹;卡爪 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{E.Lázaro}等人，测试29，No.3，750--767（2020；Zbl 1458.62225） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] Akerkar，R。；马蒂诺，S。；Rue，H.，使用集成嵌套拉普拉斯近似实现生存分析的近似贝叶斯推理，Prepr Stat Nor Univ Sci Technol，1，1-38（2010） [2] 比凡德，RS；Gómez-Rubio，V。；Rue，H.，空间计量经济学模型的近似贝叶斯推断，Spat Stat，9146-165（2014）·doi:10.1016/j.spasta.2014.01.002 [3] 蔡，C。；邹华，Y。；彭博，Y。；Zhanga，J.，smcure:估计半参数混合治愈模型的r包，生物计算方法程序，1081255-1260（2012）·doi:10.1016/j.cmpb.2012.08.013 [4] Christensen，R。；韦斯利，J。；Branscum，A。；Hanson，TE，《贝叶斯思想和数据分析：科学家和统计学家简介》（2011），博卡拉顿：查普曼和霍尔/CRC出版社，博卡拉顿 [5] Cox，DR，回归模型和生命表，J R Stat Soc:Sei B（Methodol），34，2，187-220（1972）·Zbl 0243.62041号 [6] Diebolt J，Robert CP（1994）通过贝叶斯抽样估计有限混合分布。J R Stat Soc公司：Ser B（Methodol）363-375·Zbl 0796.62028号 [7] 盖尔曼，A。；Rubin，DB，使用多序列从迭代模拟中推断，《统计科学》，第7、4、457-472页（1992年）·Zbl 1386.65060号 ·doi:10.1214/ss/117701136 [8] Gómez-Rubio V（2018）使用条件模型和模态吉布斯采样进行混合模型拟合。arXiv:1712.09566第1-37页 [9] Gómez-Rubio，V。；Rue，H.，马尔可夫链蒙特卡罗与综合嵌套拉普拉斯近似，统计计算，28，5，1033-1051（2018）·Zbl 1405.62078号 ·doi:10.1007/s11222-017-9778-y [10] Hennerfeind，A。；Brezger，A。；Fahrmeir，L.，Geoadditive生存模型，美国统计协会杂志，101，475，1065-1075（2006）·Zbl 1120.62331号 ·doi:10.1198/016214500000348 [11] Hurtado Rüa，SM；Dey，DK，具有治愈分数的时空生存数据转换类，《统计方法医学研究》，25，167-187（2016）·doi:10.1177/0962280212445658 [12] 易卜拉欣，JG；陈，MH；Sinha，D.，贝叶斯生存分析（2001），纽约：Springer，纽约·Zbl 0978.62091号 [13] 凯西，JH；魏斯多夫，D。；内斯比特，ME；台湾LeBien；伍兹，WG；麦格拉夫，PB；Kim，T。；陆军部瓦莱拉；高盛，AI；Bostrom，B.，自体和异基因骨髓移植治疗高危难治性急性淋巴细胞白血病的比较，新英格兰医学杂志，317，8，461-467（1987）·doi:10.1056/NEJM198708203170801 [14] Kirkwood，JM；Strawderman，MH；Ernstoff，理学硕士；TJ史密斯；波登，欧共体；Blum，RH，干扰素α-2b辅助治疗高危切除皮肤黑色素瘤：东部合作肿瘤组试验EST 1684，临床肿瘤杂志，14，1，7-17（1996）·doi:10.1200/JCO.1996.14.1.7 [15] 兰伯特，PC；JR汤普森；威斯顿，CL；Dickman，PW，基于人群的癌症生存分析中治愈率的估计和建模，生物统计学，8，3，576-594（2007）·Zbl 1121.62096号 ·doi:10.1093/biostatistics/kxl030 [16] Lázaro E，Armero C，Alvares D（2018）Cox生存模型中灵活基线风险函数的贝叶斯正则化（已提交） [17] TJ洛雷多；Fougère，PF，《从拉普拉斯到超新星sn 1987a:天体物理学中的贝叶斯推断，最大熵和贝叶斯方法》，81-142（1989），多德雷赫特：Kluwer学术出版社，多德雷赫特·Zbl 0736.62025号 [18] TJ洛雷多；菲格尔森，E。；Babu，G.，《天体物理学贝叶斯推断的承诺》，现代天文学中的统计挑战，275-297（1992），纽约：斯普林格出版社，纽约 [19] 吉咪·马林；蒙格森，K。；CP罗伯特；戴伊·D。；Rao，C.，混合分布的贝叶斯建模和推断，贝叶斯思维，统计手册，459-507（2005），阿姆斯特丹：爱思唯尔出版社·Zbl 1136.62012年 [20] 马蒂诺，S。；阿克卡，R。；Rue，H.，生存模型的近似贝叶斯推断，Scand J Stat，38，3，514-528（2011）·Zbl 1246.62059号 [21] 米克，WQ，《有限失效总体寿命试验：集成电路可靠性的应用》，《技术计量学》，29，1，51-65（1987）·兹比尔0608.62125 ·doi:10.1080/00401706.1987.10488183 [22] 彭，Y。；泰勒，J。；Klein，J。；van Houwelingen，H.（范侯维林根，H.）。；易卜拉欣，JG；Scheike，TH，治愈模型，生存分析手册，113-134（2014），博卡拉顿：查普曼和霍尔，博卡拉通 [23] Plummer M（2003）JAGS:使用吉布斯抽样分析贝叶斯图形模型的程序。附：第三届分布式统计计算国际研讨会论文集，第124卷，奥地利维也纳 [24] R： 《统计计算的语言和环境》（2014），维也纳：R统计计算基金会，维也纳 [25] Robinson M（2014）混合治愈模型：R和SAS方法的模拟比较。美国南卡罗来纳大学博士论文 [26] 伦杜，V。；沙夫纳，E。；Corbière，F。；JR González；Mathoulin-Pélissier，S.，《生存数据的治愈脆弱模型：乳腺癌复发和结直肠癌再次入院的应用》，《统计方法医学研究》，22，243-260（2013）·doi:10.1177/0962280210395521 [27] H街。；Held，L.，高斯马尔可夫随机场：理论与应用（2005），博卡拉顿：查普曼和霍尔/CRC出版社，博卡拉通·邮编1093.60003 [28] H街。；马蒂诺，S。；肖邦，N.，《利用集成嵌套拉普拉斯近似对潜在高斯模型进行近似贝叶斯推断》，J R Stat Soc:Ser B（Methodol），71，2，319-392（2009）·Zbl 1248.62156号 ·doi:10.1111/j.1467-9868.2008.00700.x [29] H街。；Riebler，A。；瑟比，SH；伊利安，JB；Simpson，DP；林德格伦，FK，《贝叶斯计算与INLA：综述》，《年度修订统计应用》，4395-421（2017）·doi:10.1146/annurev-statistics-060116-054045 [30] 施密特，P。；维特，AD，使用“分裂人口”生存时间模型预测犯罪累犯，《经济杂志》，40，1，141-159（1989）·doi:10.1016/0304-4076（89）90034-1 [31] Sposto，R.，《癌症治疗模型分析：对儿童癌症组数据的应用》，《统计医学》，21，293-312（2002）·doi:10.1002/sim.987 [32] Stephens，M.，《处理混合模型中的标签切换》，J R Stat Soc:Ser B（Methodol），62，4，795-809（2000）·Zbl 0957.62020号 ·doi:10.1111/1467-9868.00265 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。