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최근의 프레일티 R 패키지를 이용한 준모수적 프레일티 모형의 적합

Fitting semi-parametric frailty models using recent frailty R packages
한국데이터정보과학회지 제29권 제3호, 2018.5, 583-591 (9 pages)
DOI :10.7465/jkdi.2018.29.3.583
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초록
콕스의 비례위험모형 (Cox’s proportional hazards models)의 확장인 준모수적 프레일티 모형 (semi-parametric frailty models)은 다변량 생존자료 분석에서 폭 넓게 사용된다. 다변량 (혹은 상관된) 생존자료는 생물 의학 연구에서 자주 접할 수 있다. 본 논문에서는 준모수적 프레일티 모형의 적합을 위해 최근에 개발된 다양한 R 패키지 (frailtyHL, frailtyEM, frailtySurv, survival, frailtypack)을 설명하고 그 적합결과를 비교하고자 한다. 이를 위해 모의실험과 실제자료를 사용한다. 특히 프레일티 분포에 대해서는 자주 사용되는 감마 분포와 로그정규 분포를 고려한다. 실제자료 적합에서는 잘 알려져 있는 신장 감염 자료 (kidney infection data)를 이용하였다. 모의실험 결과에 의하면 군집의 크기 (cluster size)가 작을 때 frailtyHL이 frailtyEM보다 프레일티의 분산모수의 추정에 대해 더 작은 편의를 보임을 확인하였다.

Semi-parametric frailty models, extensions of Cox’s proportional hazards models, have been widely used for the analysis of multivariate (or clustered) survival data where are frequently encountered in biomedical research. In this paper, we compare the estimation results from various R packages (frailtyHL, frailtyEM, frailtySurv, survival, frailtypack) which have been recently developed for fitting the semi-parametric frailty models. For this purpose we present simulation results and and example-data analysis using a well-known kidney infection data. In particular, we use two popular frailty distributions with gamma and lognormal distributions. Following simulation results, we found out that the frailtyHL method was better than the frailtyEM method in terms of the bias of the estimator of variance parameter of frailty when the cluster size is small.

목차
Abstract
1. 서론
2. 준모수적 모형 및 가능도 추론법
3. R 패키지 비교
4. 실증분석
5. 토론
References
Abstract
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