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J-GLOBAL ID：202202258089023318   整理番号：22A1054785

Bernstein copulaを用いた二変量生存データにおける関連性のモデリング【JST・京大機械翻訳】

Modelling the association in bivariate survival data by using a Bernstein copula

著者 (3件)： Hasan Mirza Nazmul (Data Science Institute, I-BioStat, Universiteit Hasselt, Hasselt, Belgium) ,  Hasan Mirza Nazmul (Department of Statistics, Shahjalal University of Science and Technology, Sylhet, Bangladesh) ,  Braekers Roel (Data Science Institute, I-BioStat, Universiteit Hasselt, Hasselt, Belgium)
資料名： Computational Statistics  (Computational Statistics)
巻： 37  号： 2  ページ： 781-815  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0508A  ISSN： 0943-4062  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 二変量または多変量生存データは,サンプルが相関する2つ以上の被験者のクラスタから成るときに生じる。本論文は,おそらく感知されるクラスタ化二変量生存データを考察した。2つのアプローチは,そのようなタイプの相関データのモデリングに一般的に使用される:ランダム効果モデルと限界モデル。ランダム効果モデルはフレイルモデルを含み,被験者が共通の非負ランダム変数,いわゆるフレイルに関してクラスタ内で独立していると仮定する。対照的に,限界アプローチは限界分布を直接モデル化し,次にコピュラ関数を通して依存性構造を課す。本論文では,Bernsteinコピュラを用いて,二変量生存データのモデリングにおける相関を説明した。二段階パラメトリック推定法を,限界モデルにおけるパラメータおよび第2ステージにおいて,相関におけるBernstein多項式の係数を推定するため開発した。ここでは,ペナルティパラメータを用いて,あてはめを滑らかにした。この観点において,線形制約を導入し,均一単変量マージンを確保し,モデルに適合するために二次計画法を使用した。シミュレーション研究を行い,実際のデータセットの方法を説明した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 関数 ,  シミュレーション ,  多項式 ,  分布関数 ,  二次計画法 ,  分布 ,  多変数系 ,  依存性 ,  変数 ,  クラスタ化 ,  *モデリング ,  クラスタ ,  モデル ,  ペナルティ
準シソーラス用語： 被験者 ,  ランダム変数 ,  コピュラ ,  多変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 二変量生存データ ,  ランダム効果 ,  限界モデル ,  脆弱性モデル ,  Bernstein copula

分類 (2件)： 統計学  (AB08000H) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 変量 ,  生存 ,  関連性 ,  モデリング