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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 제7권 제1호
- 발행연도
- 2005.1
- 수록면
- 33 - 39 (7page)
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Multilevel survival data with nested structures can be modelled by random-effect models such as multilevel mixed linear models and multilevel frailty models. We show how to analyze the well-known chronic granulomatous disease data, which comprise recurrent infection times of patients from different hospitals, using both types of multilevel survival models and discuss their relative merits. Inferences are based upon the hierarchical likelihood, which provides a simple unified framework and a numerically efficient fitting algorithm for various random-effect models.
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Goldstein, H / 2003 / ). Multilevel statistical models,
Ha / 2003 / Analysis of tumor recurrence data using AR frailty model Vol. 5, ( No. 4,) : 811 ~ 819
Ha / 2004 / Analysis of nested CGD infection data using multilevel frailty model Vol. 6, ( No. 3,) : 637 ~ 645
Ha DI / 2001 / Hierarchical likelihood approach for frailty models Vol. 88, : 233 ~ 243
HaI D / 2005 / Comparison of hierarchical likelihood versus orthodox best linear unbiased predictor approaches for frailty models
Ha / 2003 / Analysis of tumor recurrence data using AR frailty model Vol. 5, ( No. 4,) : 811 ~ 819
Ha / 2004 / Analysis of nested CGD infection data using multilevel frailty model Vol. 6, ( No. 3,) : 637 ~ 645
Ha DI / 2001 / Hierarchical likelihood approach for frailty models Vol. 88, : 233 ~ 243
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