×
大卫·D·哈纳格尔。

具有不同脆弱性分布的二元指数回归模型的Weibull推广。 （英语） Zbl 1312.62125号

统计Pap。 50，第1期，29-49（2009）.
小结：我们提出了具有脆弱性的二元Weibull回归模型，其中相关性由伽马分布或正稳定分布或幂方差分布生成。我们假设双变量生存数据遵循双变量WeibullD.D.Hanagal博士【经济质量控制19，第1期，83–90页（2004年；Zbl 1132.62306号); 经济。资格。对照20，第1期，143-150（2005年；Zbl 1108.62060号); 统计Pap。47，第1期，137-148（2006年；Zbl 1084.62101号); 经济。资格。控制21，第2号，261–270（2006；Zbl 1130.62098号)]. 有一些有趣的情况，如遗传流行病学中的存活时间、患者的牙齿植入和双胞胎（单卵和双卵），其中患者的遗传行为（未知和随机）遵循已知的脆弱性分布。这些情况促使我们研究这个特定的模型。

引用于7文件

MSC公司：

62号02 生存分析和删失数据中的估计
10层62层 点估计

关键词：

二元威布尔;脆弱;伽马射线;正稳定性;幂方差函数;参数回归;存活时间

引文：

兹比尔1132.62306;Zbl 1108.62060号;Zbl 1084.62101号;Zbl 1130.62098号
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛D.Hanagal｝，《法律总汇》第页。50、第1号、第29-49号（2009；Zbl 1312.62125）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Block H.W.，Basu A.P.（1974）连续二元指数扩展。美国统计协会J Am Stat Assoc 69:1031–1037·Zbl 0299.62027号 ·doi:10.2307/2286184
[2] Clayton D.G.（1978）双变量生命表中的关联模型及其在慢性病发病率家族倾向流行病学研究中的应用。生物特征65:141–151·Zbl 0394.92021号 ·doi:10.1093/biomet/65.1.141
[3] Fan J.J.，Hsu L.，Prentice R.L.（2000）有限二元失效区域的相关性估计。寿命数据分析6:343–355·Zbl 0971.62057号 ·doi:10.1023/A:1026557315306
[4] Fine J.P.、Glidden D.V.、Lee K.E.（2003）共享脆弱性回归模型的简单估计。J R统计Soc B 65:317–329·Zbl 1063.62135号 ·doi:10.1111/1467-9868.00388
[5] Freund J.E.（1961）指数分布的二元推广。美国统计协会杂志56:971–77·Zbl 0106.13304号 ·doi:10.2307/2282007
[6] Glidden D.V.（1999）检查多变量失效时间的伽马脆弱性模型的充分性。生物特征86:381–394·Zbl 1054.62601号 ·doi:10.1093/biomet/86.2.381
[7] Gumbel E.J.（1960）二元指数分布。美国统计协会杂志55:698–707·Zbl 0099.14501号 ·doi:10.2307/2281591
[8] Haas R.，Mensdorf-Pouilly N.，Mailath G.，Watzek G.（1996）1920个IMZ植入物的生存期长达100个月。国际口腔颌面植入物杂志11:581–588
[9] Hanagal D.D.（1996）多元威布尔分布。经济质量控制11:193–200·Zbl 0925.62189号
[10] Hanagal D.D.（2004）基于截尾样本的参数二元回归分析：威布尔模型。经济质量控制19:83–90·Zbl 1132.62306号 ·doi:10.155/EQC.2004.83
[11] Hanagal D.D.（2005a）二元Weibull回归模型。经济质量控制20:143–150·Zbl 1108.62060号 ·doi:10.1515/EKC.2005.143
[12] Hanagal D.D.（2005b）双变量生存数据中的正稳定脆弱回归模型。J Ind Soc Probab统计9:35–44
[13] Hanagal D.D.（2006a）基于截尾样本的二元威布尔回归模型。统计帕普47:137–148·Zbl 1084.62101号 ·doi:10.1007/s00362-005-0277-4
[14] Hanagal DD（2006b）生存数据的二元指数回归模型的Weibull扩展。统计方法（待显示）·Zbl 1154.62375号
[15] Hanagal D.D.（2006c）生存数据γ脆弱性的二元指数回归模型的Weibull扩展。经济质量控制21:165–174·Zbl 1130.62098号
[16] Hougaard P.（2000）多变量生存数据分析。纽约州施普林格·Zbl 0962.62096号
[17] Ivanoff C.T.、Grondahl K.、Sennerby L.、Bergstorm C.、Lekholm W.（1999）《种植体直径变化的影响：一份3至5年回顾性临床报告》。国际口腔颌面植入物杂志14:173–180
[18] Lee L.（1979）具有Weibull特性的多元分布。多变量分析杂志9:267–277·Zbl 0407.62027号 ·doi:10.1016/0047-259X（79）90084-8
[19] Liang K-Y（1991）家庭风险中先证者特征的评估效果：1。审查和相关发病年龄的调整。基因流行病学8:329–338·doi:10.1002/gepi.1370080505
[20] Lu J.C.（1989）Freund和Marshall–Olkin二元指数模型的Weibull扩展。IEEE传输可靠性38:615–619·Zbl 0694.62050号 ·doi:10.1109/24.46492
[21] Marshall A.W.，Olkin I.（1967）多元指数分布。美国统计协会J Am Stat Assoc 62:30–44·Zbl 0147.38106号 ·doi:10.2307/2282907
[22] Oakes D.（1982）双变量生存数据中的关联模型。J R统计Soc B 44:414–422·Zbl 0503.62035号
[23] Oakes D.（1986）双变量生存数据中双变量的半参数推断。生物特征73:353–361·Zbl 0604.62035号
[24] Oakes D.（1989）脆弱诱导的双变量生存模型。美国统计协会杂志84:487–493·Zbl 0677.62094号 ·doi:10.2307/2289934
[25] Parner E.（1998）相关伽马轨道模型的渐近理论。安统计26:183–214·Zbl 0934.62101号 ·doi:10.1214/aos/1030563982
[26] Proschan F.，Sullo P.（1974）在几种抽样情况下估计二元指数分布的参数。收录：Proschen F.、Serfling R.J.（编辑）。可靠性和生物测量。费城SIAM，第423-440页
[27] Shih J.H.（1998）双变量生存模型中关联性的良好性检验。生物特征85:189–200·Zbl 0904.62058号 ·doi:10.1093/biomet/85.1.189
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。