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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제5권 제4호
발행연도
2003.1
수록면
811 - 820 (10page)

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Frailty models have been widely used for analyzing multivariate survival data such as recurrent or multiple event data. We analyze the tumor recurrence data(Gail et al., 1980), which show the gap times between successive mammary tumor occurrences in a subject, using a serially correlated AR(1) frailty model. Here, the frailty of each subject is not constant, but changes stochastically over the gap times. Inferences are based on hierarchical-likelihood, which provides a simple unified framework for various random-effect models. In particular, we demonstrate that an AIC(Akaike information criterion) based on hierarchical-likelihood selects the AR(1) frailty model as an appropriate model for the tumor data.
#Frailty models #Hierarchical-likelihood #Model selection #Recurrent event data #AR #1) frailty.1. IntroductionSubjects in biomedical studies may experience recurrences of certain events. For example #the tumor recurrence data #Gail et al. #1980) show

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