×
Rai、Himanshu;桑吉夫·托默。;阿诺普·查图尔维迪

存在竞争风险的变分贝叶斯鲁棒估计。 （英语） Zbl 1484.62120号

Metron公司 79，第2期，207-223（2021）.
摘要：机器学习中的变分贝叶斯方法可以很好地逼近难以处理的后验密度函数。它收敛速度快，对大型数据集有效。在本文中，我们使用具有缺失原因的竞争风险数据，使用该方法对特定原因数量进行稳健的贝叶斯估计。我们考虑了有关参数的先验分布的污染类，并讨论了ML-II型程序古德[好的想法。概率的基础及其应用。明尼阿波利斯：明尼苏达大学出版社（1983；Zbl 0583.60001号)]通过变分贝叶斯方法，以便以数据相关的方式选择先验，从而产生鲁棒的后验。我们进行敏感性分析，以观察先验对某些感兴趣的后验量的影响。我们分析了具有三种竞争失效原因的计算机硬件驱动的实际数据集，并说明所考虑的方法提供了有关参数、特定原因风险和累积关联函数的稳健Bayes估计。

引用于1文件

理学硕士：

62号02 生存分析和删失数据中的估计
2015年1月62日 贝叶斯推断
62层35 鲁棒性和自适应程序（参数推断）
62号05 可靠性和寿命测试

关键词：

竞争风险;\（\varepsilon）-之前的污染等级;变分贝叶斯;ML-II型程序;先前的影响;稳健推理

引文：

Zbl 0583.60001号
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{H.Rai}等人，Metron 79，No.2，207--223（2021；Zbl 1484.62120）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Aalen，O.，计数过程族的非参数推断，《美国统计年鉴》，第20卷，第701-726页（1978年）·Zbl 0389.62025号
[2] Altshuler，B.，《动物实验中竞争风险测量理论》，数学。生物科学。，6, 1-11 (1970) ·Zbl 0211.23503号 ·doi:10.1016/0025-5564（70）90052-0
[3] Anderson，D.R.，Burnham，K.P.：绿头野鸭的种群生态学：VI。开发对生存的影响。美国鱼类和野生动物服务局技术代表（1976年）
[4] 巴苏，S。；Asit，PB；Mukhopadhyay，C.，使用非相同Weibull模型对屏蔽系统故障数据进行贝叶斯分析，J.Stat.Plan。推理，78，1-2，255-275（1999）·Zbl 1057.62532号 ·doi:10.1016/S0378-3758（98）00218-3
[5] 巴苏，S。；Sen，A。；Banerjee，M.，《部分掩盖失效原因的竞争风险贝叶斯分析》，J.R.Stat.Soc.Ser。C（应用统计），52，1，77-93（2003）·Zbl 1111.62326号 ·数字对象标识代码：10.1111/1467-9876.00390
[6] Berger，J.，《贝叶斯稳健性和斯坦因效应》，美国统计协会，77，378，358-368（1982）·Zbl 0491.62030号 ·doi:10.1080/01621459.1982.10477818
[7] J.伯杰。；Berliner，LM，stein估计中的贝叶斯输入和一种新的极小极大经验贝叶斯估计，J.Econom。，25, 1-2, 87-108 (1984) ·Zbl 0575.62010号 ·doi:10.1016/0304-4076（84）90039-3
[8] 巴塔查亚，斯洛伐克；Tyagi，RK，基于瑞利模型的贝叶斯生存分析，Trabajos Estadistica，5，1，81-92（1990）·Zbl 0717.62029号 ·doi:10.1007/BF02863540
[9] 布莱，DM；Kucukelbir，A。；McAuliffe，JD，《变量推断：统计学家评论》，《美国统计协会期刊》，第112、518、859-877页（2017年）·doi:10.1080/01621459.2017.1285773
[10] MJ Crowder，《古典竞争风险》（2001年），《博卡拉顿：查普曼和霍尔》，博卡拉顿·Zbl 0979.62078号 ·doi:10.1201/9781420035902
[11] 戴尔，DD；Whisenand，CW，瑞利分布参数的最佳线性无偏估计量——第一部分：删失次序统计量的小样本理论，IEEE Trans。信实。，22, 1, 27-34 (1973) ·doi:10.1109/TR.1973.5216019
[12] AJ Fernández，《基于II型双重删失瑞利数据的贝叶斯推断》，Stat.Probab。莱特。，48, 4, 393-399 (2000) ·Zbl 0955.62103号 ·doi:10.1016/S0167-7152（00）00021-3
[13] BJ弗莱辛格；Reiser，B。；Yashchin，E.，第18章。屏蔽数据的统计分析，Handb。《统计》，第20卷，第499-522页（2001年）·doi:10.1016/S0169-7161（01）20020-0
[14] BJ弗莱辛格；Reiser，B。；Yashchin，E.，具有竞争风险和掩盖失效原因的生存参数建模，寿命数据分析。，8, 2, 177-203 (2002) ·Zbl 1037.62103号 ·doi:10.1023/A:1014891707936
[15] Giordano，R.，Broderick，T.：变分贝叶斯中的先验影响函数（2016）
[16] 《Good，IJ，Good Thinking:The Foundations of Probability and Its Applications》（1983年），明尼苏达州：明尼苏打大学出版社·Zbl 0583.60001号
[17] Gustafson，P.，《贝叶斯分析中的局部稳健性》，稳健贝叶斯研究，71-88（2000），柏林：施普林格出版社，柏林·Zbl 1281.62068号 ·doi:10.1007/978-1-4612-1306-2_4
[18] 格特曼，I。；林，DK；Reiser，B。；Usher，JS，《依赖掩蔽和系统寿命数据分析：双组分系统的贝叶斯推断》，《寿命数据分析》。，1, 1, 87-100 (1995) ·Zbl 0821.62063号 ·doi:10.1007/BF00985260
[19] 法国汉佩尔；EM Ronchetti；罗素，PJ；华盛顿州斯塔尔，《稳健统计：基于影响函数的方法》（2011），纽约：威利出版社·Zbl 0593.62027号
[20] Kim，C。；Han，K.，一般递进删失下瑞利分布尺度参数的估计，韩国统计学会期刊，38，3，239-246（2009）·Zbl 1293.62055号 ·doi:10.1016/j.jkss.2008.10.05
[21] Kundu，D.：部分完成时间和故障类型数据的参数估计。生物识别。J.46（2），165-179（2004）·Zbl 1442.62462号
[22] 昆都，D。；Basu，S.，《存在竞争风险时不完整数据的分析》，J.Stat.Plan。推理，87，2，221-239（2000）·Zbl 1053.62110号 ·doi:10.1016/S0378-3758（99）00193-7
[23] 郭，L。；Yang，TY，掩蔽系统寿命数据的贝叶斯可靠性建模，Stat.Prob。莱特。，47, 3, 229-241 (2000) ·Zbl 0968.62072号 ·doi:10.1016/S0167-7152（99）00160-1
[24] 林，DK；Usher，JS；猜测，FM，使用屏蔽系统数据的精确最大似然估计，IEEE Trans。信实。，42,4631-635（1993年）·Zbl 0799.62105号 ·数字对象标识代码：10.1109/24.273596
[25] Miyakawa，M.，竞争风险模型中的不完全数据分析，IEEE Trans。信实。，4, 293-296 (1984) ·doi:10.1109/TR.1984.5221828
[26] Mukhopadhyay，C。；Basu，AP，《不完整时间和失效原因数据的贝叶斯分析》，J.Stat.Plan。推理，59，179-100（1997）·兹伯利0874.62118 ·doi:10.1016/S0378-3758（96）00103-6
[27] Nelson，W.，《不完整失效数据的危害图》，J.Qual。技术。，1，1，27-52（1969年）·doi:10.1080/00224065.1969.11980344
[28] Nelson，W.，《删失失效数据风险图的理论与应用》，《技术计量学》，第14、4、945-966页（1972年）·doi:10.1080/00401706.1972.10488991
[29] Nelson，WB，应用生命数据分析（2003），纽约：威利，纽约·Zbl 0579.62089号
[30] Park，C.，使用EM算法对竞争风险中的不完整数据进行参数估计，IEEE Trans。信实。，54, 2, 282-290 (2005) ·doi:10.1109/TR.2005.846360
[31] Sarhan，AM，《根据屏蔽系统寿命数据对部件进行可靠性估算》，Reliabil.Eng.Syst。安全。，74, 1, 107-113 (2001) ·doi:10.1016/S0951-8320（01）00072-2
[32] 托默，SK；阿拉斯加州辛格；Panwar，M.，《寿命分布族中屏蔽系列系统寿命数据的贝叶斯分析》，国际期刊系统。阿苏。工程管理。，5, 4, 495-502 (2014) ·doi:10.1007/s13198-013-0191-4
[33] 徐，A。；巴苏，S。；Tang，Y.，步进加速寿命试验中屏蔽数据的完全贝叶斯方法，IEEE Trans。信实。，63, 3, 798-806 (2014) ·doi:10.1109/TR.2014.2315940
[34] 张，F。；Shi，Y.，具有竞争风险和删失数据的指数族几何，Phys。A、 446234-245（2016）·Zbl 1400.62219号 ·doi:10.1016/j.physa.2015.12.003
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。