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潘申亮；陈晓霞

带贝叶斯估计程序的时变马尔可夫回归随机效应模型：在中风患者功能恢复动力学中的应用。 （英语） Zbl 1194.92043号

数学。Biosci公司。 227，第1期，72-79（2010）.
小结：脑卒中后功能恢复率随时间推移呈下降趋势。时间维马尔可夫过程（TVMP）在建模此类数据时可能比时间不变马尔可夫进程在生物学上更合理。然而，对这种随机过程的分析，特别是处理可逆跃迁和将随机效应纳入模型中，可能是难以分析的。我们利用常微分方程求解具有可逆跃迁的连续时间TVMP。比例风险表用于评估个体协变量对多状态转换的影响，其中包括随机效应，这些随机效应在广义线性模型概念下由测量的协变量解释后捕获剩余变化。我们进一步建立了一个贝叶斯有向非循环图形模型，以获得完整的关节后验分布。采用吉布斯抽样的马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法，基于多个被积函数的后验边缘分布估计参数。通过中风后功能恢复研究的经验数据说明了该方法。

引用于1文件

MSC公司：

92 C50 医疗应用（通用）
60J20型 马尔可夫链和离散时间马尔可夫过程在一般状态空间（社会流动、学习理论、工业过程等）上的应用
2015年1月62日 贝叶斯推断
05C90年 图论的应用
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
65立方厘米 马尔可夫链的数值分析或方法

关键词：

常微分方程；马尔科夫蒙特卡洛；连续时间马尔可夫过程；随机过程；贝叶斯有向非循环图形模型；吉布斯采样

软件：

SAS宏MARKOV；漏洞；MKVPCI公司；SAS公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛S.-L.Pan｝和\textit｛H.-H.Chen｝，数学。Biosci公司。227，编号1，72--79（2010；Zbl 1194.92043）
全文： 内政部 链接

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