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자료유형
학술저널
저자정보
권숙희 (부경대학교) 하일도 (부경대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제30권 제3호
발행연도
2019.5
수록면
551 - 562 (12page)
DOI
10.7465/jkdi.2019.30.3.551

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상관된 생존 자료 (correlated survival data)의 분석을 위해 코플라 (copula) 모형과 프레일티 (frailty) 모형이 폭 넓게 사용되어 왔다. 하지만 코플라 모형은 주변 모형 (marginal model)인 반면프레일티 모형은 조건부 모형 (conditional model)으로서 두 모형은 서로 다른 형태의 모형이다. 이러한 두 모형에 대해 모의실험을 통한 추정 결과의 비교 및 민감도 분석 (sensitivity analysis) 등의 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 다양한 군집의 크기 (cluster size)를 갖는 상관된 생존 자료에 대해 두 모형에 관한 비교 연구를 하고자 한다. 최근에 개발된 다양한 R 패키지를 이용하여 코플라 모형과 프레일티 모형을 적합하는 방법에 대해 설명하고, 모의실험 및 실제 자료를 이용하여 두 모형의 적합 결과를 비교한다. 특히, 생존 자료간 상관성의 강도가 증가함에 따라 두 모형의 결과간 차이가 커진다는 사실을 발견하였다.
#다단계 가능도 #상관된 생존 자료 #주변 가능도 #코플라 모형 #프레일티 모형 #Copula model #correlated survival data #frailty model #hierarchical likelihood #marginal likelihood

목차

요약
1. 서론
2. 코플라 모형과 프레일티 모형
3. 모형의 추정법 및 R 패키지의 비교
4. 모의실험 연구
5. 결론 및 토론
References
Abstract

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
Andersen, E. W. / 2005 / Two-stage estimation in copula models used in family studies / Lifetime Data Analysis 11:333~350 google schola Balan, T. A. / 2017 / FrailtyEM: An R package for estimating semiparametric shared frailty models / R package version 0.7.9 google schola Breslow, N. E. / 1972 / Discussion of professor Cox’s paper / Journal of the Royal Statistical Society B 34:216~217 google schola Duchateau, L. / 2008 / The frailty model / Springer google schola Fleming, T. R. / 1991 / Counting processes and survival analysis / Wiley google schola

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