抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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ソフトウェア開発革新と計算の進歩は,医学研究(生存分析),工学研究(信頼性解析),および社会科学イベント分析(歴史的分析)において,より複雑で安価な計算を可能にした。結果として,多くの半パラメトリックモデリング努力が,それが時間-事象データ解析に来るときに現れた。この文脈において,本研究は,生存データモデリングのための柔軟なBernstein多項式(BP)ベースのフレームワークを提示した。この革新的アプローチを,未知のベースライン関数を推定するための比例ハザード(PH),比例確率(PO)および加速故障時間(AFT)モデルのような既存のモデルに適用した。この貢献と共に,本研究はまた,Stanで利用可能なアルゴリズムを利用して,Rにおける新しい自動化ルーチンを提示した。提案した計算ルーチンを試験し,人工データセットに基づくシミュレーション研究を通して調査した。提案した統計モデルに適合するために実行したツールを,Rパッケージに組み合わせ,組織化した。また,BPベース比例ハザード(BPPH),比例確率(BPPO),および加速故障時間(BPAFT)モデルを,最尤法(ML)推定およびMarkov連鎖モンテカルロ(MCMC)法を用いて,癌試行データに関連する実際の応用において例証した。【JST・京大機械翻訳】