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J-GLOBAL ID：201902264697786834   整理番号：19A2499424

バイアスサンプリングデータによる平均残存寿命のセミパラメトリックモデル【JST・京大機械翻訳】

Semiparametric model of mean residual life with biased sampling data

著者 (6件)： Ma Huijuan (Key Laboratory of Advanced Theory and Application in Statistics and Data Science, Ministry of Education, China) ,  Ma Huijuan (Academy of Statistics and Interdisciplinary Sciences, East China Normal University, Shanghai 200062, China) ,  Zhao Wei (Department of Biostatistics and Bioinformatics, Emory University, Atlanta, 30322, USA) ,  Zhou Yong (Key Laboratory of Advanced Theory and Application in Statistics and Data Science, Ministry of Education, China) ,  Zhou Yong (Academy of Statistics and Interdisciplinary Sciences, East China Normal University, Shanghai 200062, China) ,  Zhou Yong (Academy of Mathematics and Systems Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100190, China)
資料名： Computational Statistics & Data Analysis  (Computational Statistics & Data Analysis)
巻： 142  ページ： Null  発行年： 2020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： 平均残存寿命関数は,生存機能または生存期間の危険機能に対する重要で魅力的な代替法である。それは,時間tまで生存している被験者の残存余命を記述する。平均残留寿命とその関連共変量の間の関係を研究するために,一般的バイアスサンプリングデータの下の広いクラスの平均残留寿命モデルを本論文で提案して,それによってこの柔軟で強力なツールの範囲を拡大した。逆確率重み付け法を用いて未知パラメータを推定した。モデルの妥当性を評価するために,容易に使用できるモデル診断法も示した。提案した推定器の漸近特性と有限サンプル性能の両方を確立した。最後に,この推定器の実用的なアピールを,Channing Houseデータとカナダの健康とAging(CSHA)認知データの研究を用いて,2つの実際の応用を通して示した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *バイアス ,  カナダ ,  *余寿命 ,  診断 ,  重みづけ ,  *モデル
準シソーラス用語： 健康 ,  未知パラメータ ,  共変量 ,  余命 ,  被験者 ,  生存期間 ,  *セミパラメトリックモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： バイアスサンプリング ,  打ち切り生存データ ,  方程式の推定 ,  平均残存寿命

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： バイアス ,  サンプリングデータ ,  平均 ,  残存寿命 ,  セミパラメトリックモデル