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蔡玉芝

删失数据的分位数生存模型。 （英语） Zbl 1334.62170号

澳大利亚。N.Z.J.统计。 55，第2期，155-172（2013）.
摘要：在本文中，我们提出了一个分位数生存模型来分析删失数据。这种方法提供了一种非常有效的方法来构建基于某些协变量的生存时间模型。一旦建立了删失数据的分位数生存模型，就可以很容易地得到生存时间的生存密度、生存或危险函数。为了便于说明，我们将重点放在基于广义λ分布（GLD）的模型上。GLD和许多其他分位数函数模型仅通过其分位数函数定义，其他等效函数没有可用的闭合形式表达式。我们还开发了用于参数估计的贝叶斯马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法。进行了广泛的模拟研究。仿真研究和应用结果表明，所提出的分位数生存模型在实践中非常有用。

引用于1文件

MSC公司：

62号05 可靠性和寿命测试
62N01号 审查数据模型
2015年1月62日 贝叶斯推断
62G30型 订单统计；经验分布函数

关键词：

贝叶斯方法;广义lambda分布;生存函数;生存数据;分位点函数

软件：

quantreg公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\澳大利亚textit{Y.Cai}。N.Z.J.Stat.55，No.2，155--172（2013；Zbl 1334.62170）
全文： 内政部

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