科技创新研究国际杂志
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亚斯敏汗一号和Athar阿里汗2
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微信分布法是生存分析中最重要和最灵活分布法之一贝叶斯回归分析机制整个贝叶斯方法使用R实施并适当插图
关键字 |
| 贝叶斯推理,右审查,LaplaceApcrimination,Survice函数 |
I.导 言 |
| 生存分析使用时,我们希望研究某个事件在主体群中的发生和时间直到事件引起兴趣这次叫生存时间文献中有许多不同的求生存模型分析论文建模由微信分发生物时间模型多,但微博有效使用分析偏斜数据集概率密度和生存函数Weibull模型被分别描述为 |
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| 非常重要特征在生存分析中产生特殊问题,称为审查机制本文试图处理复杂事件, 因贝叶斯范式受审查观察, 我们只讨论右审查右审查数据概率函数 |
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| i###########指标变量,如果观察受审查则取值1或0第三节包括15名接受检查患上疾病的病人的假设生存数据,他们接受两种不同的治疗第四节和第五节包括贝叶斯回归分析处理1和处理2LaplacesDemon的目标是在R内提供完整自足贝叶斯环境页面使用包主函数LaplaceAp函数提供贝叶斯框架参数近似后台估计处理审查机制 我们开发出功能 有效分析生存数据第六节报告使用Weibull模型对两种处理方法生存曲线比较最后一节简要讨论和结论见第七节 |
二.相关工作 |
| 已经做了大量工作估计线性回归模型,供受审查数据Miller[3]、Buckley和James[4]、Koul、Susarla和VanRyzin[5]和Collet[6]使用puja等讨论贝叶斯生存分析头部和颈部癌症数据 并判定什么治疗能改善病人性能论文中所有分析和计算使用R软件 |
三.DATASET |
| 表一中的假设数据集将用于说明性目的事件集显示病人死亡, 受审查数据则显示结果生存或未知贝叶斯搭配Weibull模型可在R使用laplace近似适配时间从响应变量到处理时间到递归器时间 |
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四.百叶复元分析处理数据1 |
| Weibull分布法参数广泛用于生存分析微信分布有两个参数,形状和尺度 |
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V级百叶复元分析2数据 |
| R代码分析2几乎与第四节相同,此处不显示只是为了保存空间近似后台汇总表三报告表三显示后台模式和后台sd处理2 |
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六.比较基于估计监视功能的两种教程 |
| 生存曲线用于研究时间以达到任何定义清晰端点贝叶斯估计生存功能基于微博模型 以得出结论 哪种治疗对病人更好可以看出接受治疗的病人1比接受治疗者2的存活概率高2 |
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七.结论 |
| 生存分析贝叶斯方法是统计文献中最活跃的两个领域生存问题因审查的存在而变得更加复杂论文成功处理和管理审查机制Laplace近似为贝叶斯估计做出了巨大贡献数值图解和图形图解假设数据受此疾病的患者观察生存时间,用两种不同处理法处理 |
| 表二和表三汇总后台模式和 sd假设常态性,这些输出特征边缘后台分布维布尔模型分析,因为生存数据泛非对称并正倾斜和微布尔模型性质上也偏斜后密度估计处理1和处理2和数据年龄分别以直方图形式显示Fig1和Fig2对比第五部分两种治疗求生存函数一直是医学数据分析员的一项重要任务基于这一比较,可以得出结论说,使用微博模型处理一比处理二提供优异性能 |
公有化 |
| 作者感谢新德里大学赠款委员会提供财政援助 |
引用 |
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