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J-GLOBAL ID：202202274920959706   整理番号：22A0843796

逆危険率に基づく一般化Lindley共有フレイル【JST・京大機械翻訳】

Generalized Lindley Shared Frailty Based on Reversed Hazard Rate

著者 (4件)： Pandey Arvind (Department of Statistics, Central University of Rajasthan, Rajasthan, India) ,  Hanagal David D. (Department of Statistics, Savitribai Phule Pune University, Pune 411007, India) ,  Tyagi Shikhar (Department of Statistics, Central University of Rajasthan, Rajasthan, India) ,  Gupta Pragya (Department of Statistics, Central University of Rajasthan, Rajasthan, India)
資料名： International Journal of Reliability, Quality and Safety Engineering  (International Journal of Reliability, Quality and Safety Engineering)
巻： 29  号： 1  ページ： 2150040  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0707A  ISSN： 0218-5393  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： シンガポール (SGP)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 生物学的,疫学的,および医学研究における様々な状況における完全なデータの入手不能のため,検閲されたデータの分析は,実務者の間で非常に一般的である。しかし,二変量検閲データの解析は,常に独立データを持つ必要がなく,規則的機構ではない。観察と観察されない共変量は,研究中の変数に影響する。したがって,不均一性はデータに存在する。観察および観察されない共変量は,客観可能な結果を有する可能性がある。しかし,観察されない共変量のどんな影響があるかは,発見するのは容易ではない。共有フレイルモデルは,そのようなシナリオに対抗するための実行可能な選択である。しかし,同定可能性条件やLaplace変換が存在する条件などの特定の制約のために,フレイル分布を見つけることは困難である。結果として,本論文では,ガンマフレイル分布よりも性能が優れている逆ハザード率(RHR)設定のための新しいフレイル分布一般化Lindley(GL)を導入した。したがって,著者らの主な動機は,RHRセットアップの下で新しいフレイル分布を確立することである。指数関数的Gumbel(EG)と一般化逆指数(GIE)ベースライン分布を仮定して,RHRに基づく新しいクラスの共有フレイルモデルを提案した。これらのフレイルモデルのパラメータを推定し,Markov連鎖モンテカルロ(MCMC)技術のBayesパラダイムを用いた。モデル選択基準をモデルの比較のために実行した。オーストラリアの双晶データを分析し,より良いモデルを示唆した。Copyright 2022 World Scientific Publishing Company All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Laplace変換 ,  モンテカルロ法 ,  双晶 ,  統計解析 ,  指数関数 ,  オーストラリア連邦 ,  Bayes推定 ,  Markov連鎖 ,  *モデル ,  疫学 ,  不均一性 ,  基準線 ,  パラメタリゼーション
準シソーラス用語： MCMC ,  モデル選択 ,  共変量 ,  *フレイル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： Bayes推定 ,  指数化されたGumbel分布 ,  一般化反転指数分布 ,  左打切り ,  MCMC ,  一般化Lindleyフレイル ,  逆危険率

分類 (1件)： 信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 危険率 ,  一般化 ,  共有 ,  フレイル