×

考克斯与对数正态脆弱性共享脆弱性模型。 (英语) Zbl 07257885号

总结:成簇生存数据出现在失效时间组共享一个共同成分时;通常,他们指的是同一个人或具有共同因素的个人。当对同一集群内故障时间之间的关联感兴趣时,使用了称为脆弱性模型的统计方法。脆弱性是一个未观察到的随机成分,它影响风险水平,在不同的集群中发生变化,但同一集群中的所有观察结果都有相同的脆弱性。针对脆弱项提出了各种概率分布,特别强调伽马分布和对数正态分布。由于脆弱性分布的充分建模对于正确研究依赖结构至关重要,我们引入了一类新的具有灵活分布形式的脆弱性模型。具体来说,我们对对数转换脆弱性采用了偏态正态分布,从而对对数正态模型进行了扩展。在介绍了与这一选择相关的方法之后,我们以多发性骨髓瘤患者自体干细胞移植的案例研究来说明这一点。

MSC公司:

62至XX 统计

软件:

生存
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

参考文献:

[1] Aalen,OO(1992)通过复合泊松分布模拟生存分析中的异质性。应用概率年鉴,4951-72·Zbl 0762.62031号 ·doi:10.1214/oap/11770055583
[2] Abrahantes,JC,Burzykowski,T(2005)具有随机效应的比例风险模型的EM算法版本。《生物医学杂志》,47847-62·Zbl 1442.62230号 ·doi:10.1002/bimj.200410141
[3] Azzalini,A(1985)一类包含正态分布的分布。斯堪的纳维亚统计杂志,12171-8·Zbl 0581.62014号
[4] Azzalini,A,Capitanio,A(1999)多元正态分布的统计应用。英国皇家统计学会杂志,B辑,61579-602。arXiv.org上的论文全文:0911.2093·Zbl 0924.62050号 ·doi:10.1111/1467-9868.00194
[5] Azzalini,A,Dalla Valle,A(1996)多元偏正态分布。《生物统计学》,第83期,第715-26页·Zbl 0885.62062号 ·doi:10.1093/biomet/83.4.715
[6] Balakrishnan,N,Peng,Y(2006)广义伽马脆弱性模型。医学统计,252797-816·doi:10.1002/sim.2375
[7] Clayton,DG(1978)双变量生命表中的关联模型及其在慢性病发病率家族趋势流行病学研究中的应用。《生物统计学》,65,141-51·Zbl 0394.92021号 ·doi:10.1093/biomet/65.1.141
[8] Cox,DR(1972)回归模型和寿命表。《皇家统计学会杂志》,B辑,34187-220·Zbl 0243.62041号
[9] Dempster,A,Laird,N,Rubin,D(1977)通过EM算法从不完整数据中获得最大似然。英国皇家统计学会杂志,B辑,39,1-38·Zbl 0364.62022号
[10] Duchateau,L,Janssen,P(2008)脆弱性模型。纽约:斯普林格·Zbl 1210.62153号
[11] Firth,D(1993)最大似然估计的偏差减少。《生物特征》,80,27-38·Zbl 0769.62021号 ·doi:10.1093/biomet/80.1.27
[12] Hougaard,P(1986a)一类多元失效时间分布。Biometrika,73671-78·Zbl 0613.62121号
[13] Hougaard,P(1986b)基于稳定分布的异质种群生存模型。《生物统计学》,73387-96·Zbl 0603.62015号 ·doi:10.1093/biomet/73.2.387
[14] Hougaard,P(1995)生存数据的脆弱模型。终身数据分析,1255-73·doi:10.1007/BF00985760
[15] Hougaard,P(2000)多变量生存数据分析。纽约:斯普林格·Zbl 0962.62096号 ·doi:10.1007/978-1-4612-1304-8
[16] Kim,S,Dey,DK(2008)使用脆弱模型对多层次生存数据进行建模。《统计学中的传播——理论和方法》,371734-41·Zbl 1140.62079号 ·doi:10.1080/03610920701826245
[17] Klein,J(1992)使用基于EM算法的Cox模型对随机效应进行半参数估计。生物统计学,48795-806·doi:10.2307/2532345
[18] Komárek,A,Lesaffre,E(2008)贝叶斯加速失效时间模型,具有多元双间隔敏感数据和灵活的分布假设。美国统计协会杂志,103,523-33·Zbl 1469.62373号 ·doi:10.1198/0162145000000563
[19] Komárek,A,Lesaffre,E(2009)相关间隔相关数据的回归分析:使用具有灵活分布假设的加速失效时间模型进行说明。统计建模,9299-319·Zbl 07257706号
[20] Komárek,A,Lesaffre,E,Härkänen,T,Declerck,D,Virtanen,JI(2005)多元双间隔牙科数据的贝叶斯分析。生物统计学,6145-55·Zbl 1069.62099号 ·doi:10.1093/biostatistics/kxh023
[21] Lam,KF,Kuk,AYC(1997)脆弱模型中估计的边际似然方法。《美国统计协会杂志》,92985-90·Zbl 0889.62083号 ·doi:10.1080/01621459.1997.10474053
[22] Louis,TA(1982)在使用EM算法时寻找观测到的信息矩阵。英国皇家统计学会杂志,B辑,44,226-33·Zbl 0488.62018号
[23] McGilchrist,CA,Aisbett,CW(1991),生存分析中的脆弱性回归。生物统计学,47461-66·doi:10.2307/2532138
[24] Oakes,D(1994)脆弱性模型在多变量生存数据中的应用。第十七届国际生物计量学会议记录,加拿大安大略省汉密尔顿,第275-86页。
[25] Ripatti,S,Palmgren,J(2000)使用惩罚部分似然估计多元脆弱性模型。生物统计学,561016-22·Zbl 1060.62564号 ·doi:10.1111/j.0006-341X.2000.01016.x
[26] Sahu,SK,Dey,DK(2004)关于具有偏斜虚弱的贝叶斯多变量生存模型。在Genton,MG(ed.)中,《偏椭圆分布及其应用:超越常态的旅程》,321-38。佛罗里达州博卡拉顿:CRC/Chapman&Hall。 ·doi:10.1201/9780203492000.ch19
[27] Sartori,N(2006)最大似然估计的偏差预防:斜正态分布和斜t分布。《统计规划与推断杂志》,1364259-75·Zbl 1098.62023号 ·doi:10.1016/j.jspi.2005.08.043
[28] Thomas Lumley的Therneau T和原始R港口(2009)生存:生存分析,包括惩罚可能性。R软件包版本2.35-8。
[29] Therneau,TM,Grambsch,PM,Pankratz,VS(2003),惩罚生存模型和脆弱性。计算与图形统计杂志,12,156-75·doi:10.1198/1061860031365
[30] Vaida,F,Xu,R(2000)随机效应比例风险模型。医学统计,193309-24·doi:10.1002/1097-0258(20001230)19:24<3309::AID-SIM825>3.0.CO;2-9
[31] Vaupel,JW,Manton,KG,Stallard,E(1979)个体脆弱性的异质性对死亡率动态的影响。人口统计学,16439-54·doi:10.2307/2061224
[32] Wienke,A,Lichtenstein,P,Yashin,AI(2003)用于建模疾病家族相关性的具有治愈分数的双变量脆弱性模型。生物统计学,591178-83·Zbl 1274.62903号 ·doi:10.1111/j.0006-341X.2003.0135.x号文件
[33] Xue,X,Brookmeyer,R(1996)多元生存时间分析的双变量脆弱性模型。终身数据分析,2277-89·Zbl 0862.62085号 ·doi:10.1007/BF00128978
[34] Yashin,AI,Vaupel,JW,Iachine,IA(1995)相关个体虚弱:双变量数据生存分析的一种有利方法。数学人口研究,5145-59·Zbl 0873.62121号 ·doi:10.1080/08898489509525394
[35] Yau,KKW,McGilchrist,CA(1997)相关个体脆弱性:使用广义线性混合模型分析聚集生存数据。《生物医学杂志》,39,3-11·Zbl 0892.62083号 ·doi:10.1002/bimj.4710390102
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。