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논문 기본 정보

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저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제12권 제6호
발행연도
2010.1
수록면
2,953 - 2,962 (10page)

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Recently, survival models with random effects have been widely used for the analysis of correlated survival data. In particular, frailty models(FMs) and proportional odds models (POMs) with random effects are useful. The FMs are based on the assumption of proportional hazards(PH), whereas POMs are not. The POM is a flexible non-PH model and give an interpretation of odds ratio in survival analysis. However, it is usually difficult to fit POMs with random effects because of integration about random effects and censoring. The hierarchical-likelihood for the random-effect POMs can be expressed as that for binominal hierarchical generalized linear models(HGLMs). Thus, in this paper we show how to fit easily the POMs via HGLMs. The proposed method is illustrated using a well-known correlated survival data set.
#Frailty models #H-likelihood #Hierarchical generalized linear models #Non-proportional hazards #Proportional odds models

목차

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참고문헌 (24)

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Banerjee, S. / 2005 / Semiparametric proportionally odds models for spatially correlated survival data / Lifetime Data Analysis 11 : 175 ~ 191 google schola Bennett, S. / 1983 / Log-logistic regression models for survival data / Applied Statistics 32 : 165 ~ 171 google schola Cox, D. R. / 1972 / Regression models and life-tables (with discussion) / Journal of the Royal Statistical Society, B 34 : 187 ~ 220 google schola Ha, I. D. / 2001 / Hierarchical likelihood approach for frailty models / Biometrika 88 : 233 ~ 243 google schola Ha, I. D. / 2003 / Estimating frailty models via Poisson hierarchical generalized linear models / Journal of Computational and Graphical Statistics 12 : 663 ~ 681 google schola

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