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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제27권 제4호
발행연도
2016.8
수록면
1,083 - 1,090 (8page)

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In clinical studies, different types of outcomes (e.g. repeated measures data and time-to-event data) for the same subject tend to be observed, and these data can be correlated. For example, a response variable of interest can be measured repeatedly over time on the same subject and at the same time, an event time representing a terminating event is also obtained. Joint modelling using a shared random effect is useful for analyzing these data. Inferences based on marginal likelihood may involve the evaluation of analytically intractable integrations over the random-effect distributions. In this paper we propose a joint HGLM approach for analyzing such outcomes using the HGLM (hierarchical generalized linear model) method based on h-likelihood (i.e. hierarchical likelihood), which avoids these integration itself. The proposed method has been demonstrated using various numerical studies.

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-041-001378369