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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 제8권 제4호
발행연도
2006.1
수록면
1,291 - 1,301 (11page)

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Recently, several frailty models have been developed and widely used for analyzing multivariate survival data. Generally, selecting a suitable model among a set of candidate models is very important in data analysis. In this paper we propose a model selection criterion for semi-parametric frailty models. The proposed method is based on the conditional likelihood, a component of hierarchical likelihood and is an extension of conditional Akaike information(Vaida and Blanchard, 2005) for mixed linear models to the frailty models. The proposed method is illustrated using a well-known real data set. Here we show how to select and analyze an appropriate model
#Conditional Akaike information criterion #Conditional likelihood #Frailty models #Hierarchical likelihood #Marginal likelihood #Multivariate survival data.1. IntroductionFor analyzing multivariate survival data #various frailty models have been wide

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