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J-GLOBAL ID：201802261068169062   整理番号：18A0261360

再帰事象データのための固定中心効果添加速度モデルの解析【Powered by NICT】

Analysis of a fixed center effect additive rates model for recurrent event data

著者 (6件)： He Haijin (College of Mathematics and Statistics, Shenzhen University, Shengzeng, Guangdong, China) ,  Pan Deng (School of Mathematics and Statistics, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei, China) ,  Sun Liuquan (Institute of Applied Mathematics, Academy of Mathematics and Systems Science, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Li Yimei (Department of Biostatistics, St. Jude Children’s Research Hospital, Memphis, TN, USA) ,  Robison Leslie L. (Department of Epidemiology & Cancer Control, St. Jude Children’s Research Hospital, Memphis, TN, USA) ,  Song Xinyuan (Shenzhen Research Institute & Department of Statistics, Chinese University of Hong Kong, Shatin, New Territories, Hong Kong, China)
資料名： Computational Statistics & Data Analysis  (Computational Statistics & Data Analysis)
巻： 112  ページ： 186-197  発行年： 2017年 
JST資料番号： H0911A  ISSN： 0167-9473  CODEN： CSDADW  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 中心効果添加速度モデルは再発事象データを分析するために示唆された。提案したモデルは,中心効果比例速度モデルに代わる有用な方法であり,パラメータの直接解釈を提供する。伝統的な推定法を中心治療カテゴリー変数として,中心の数が大きい場合には多くのパラメータを含む,多くの状況において実現可能でないかもしれない。再発事象の期待数の差に基づく推定法は,従来の方法の欠乏に対処するために推奨される。提案した推定量の漸近的性質を確立した。モデル検査のための適合度検定を開発した。シミュレーションは小サンプル性能を評価し,提案した方法の計算上の利点を示すために実施した。提案した方法は,小児癌生存者研究に適用した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 推定量 ,  治療法 ,  子供 ,  モデル検査 ,  *再発
準シソーラス用語： がん生存者 ,  適合度 ,  漸近的性質 ,  推定法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 付加速度モデル ,  中心効果 ,  再発事象 ,  末端事象 ,  モデル検査

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 事象 ,  速度モデル ,  解析