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共享复合负二项式脆弱模型中的贝叶斯估计

摘要

生存分析中使用脆弱模型来模拟未观察到的异质性。通过包含一个称为脆弱性的随机术语来研究这种异质性，假设在共享脆弱性中增加所有受试者的危险。本文将复合负二项分布研究为脆弱性分布和两种不同的基线分布，即帕累托分布和线性故障率分布。通过仿真研究，将参数的真实值与估计值进行了比较。我们利用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)技术开发了贝叶斯估计程序来估计所提出的模型的参数。我们试图将提出的模型拟合到与肾脏感染相关的McGrilchrist和Aisbett的真实生活双变量生存数据集。在此基础上，我们利用模型选择准则对相同数据进行了比较研究，并提出了更好的模型。

David D Hanagal*和Asmita T Kamble

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