苏赫马尼·西德胡;贾恩，坎坎;苏雷什·库马尔·沙尔马 广义伽玛共享脆弱性模型的贝叶斯估计。 （英语） Zbl 1417.62295号 计算。斯达。 第1期第33页，第277-297页（2018年）. 总结：多变量生存分析包括事件时间，这些事件时间通常按组分组。每个集群中的观察结果都与属于同一个人或具有共同因素的个人的数据有关。当集群的生存时间之间存在未知关联时，可以使用脆弱模型。脆弱性变量描述了数据中未知协变量或随机性导致的数据异质性。在本文中，我们使用广义伽马分布来描述脆弱变量，并讨论了模型参数的贝叶斯估计方法。假设基线风险函数遵循双参数威布尔分布。从给定模型模拟数据，并使用Metropolis-Hastings MCMC算法获得参数估计值。结果表明，增加数据集的大小可以提高估计值。研究还表明，集群内的高度异质性不会显著影响治疗效果的估计。该模型也应用于实际数据集。 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页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析 62-08 统计问题的计算方法 关键词：广义伽马分布;高斯-拉格雷求积;Metropolis-Hastings算法;MCMC算法;可靠区间 软件：贝叶斯DA PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Sidhu}等人，计算。Stat.33，No.1，277--297（2018；Zbl 1417.62295） 全文： 内政部 参考文献： [1] Aalen O（1992）通过复合泊松分布模拟生存分析中的异质性。《Ann Appl Probab》2:951-972·Zbl 0762.62031号 ·doi:10.1214/aoap/1177005583 [2] Allenby GM、Rossi PE（1998），消费者异质性营销模型。《经济学杂志》89（12）：57-78。doi:10.1016/S0304-4076（98）00055-4·Zbl 0959.62116号 ·doi:10.1016/S0304-4076（98）00055-4 [3] Balakrishnan N，Peng Y（2006）广义伽马脆弱性模型。《统计医学》25卷（16期）：2797-2816页。doi:10.1002/sim.2375·doi:10.1002/sim.2375 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