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Enregistrement W4399034923 · doi:10.57805/revstat.v16i2.240

Semi-Parametric Likelihood Inference for Birnbaum–Saunders Frailty Model

2022· article· en· W4399034923 sur OpenAlexaff
N. Balakrishnan, Kai Liu

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInsurance, Mortality, Demography, Risk Management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInferenceParametric statisticsEconometricsParametric modelStatisticsComputer scienceMathematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cluster failure time data are commonly encountered in survival analysis due to different factors such as shared environmental conditions and genetic similarity. In such cases, careful attention needs to be paid to the correlation among subjects within same clusters. In this paper, we study a frailty model based on Birnbaum–Saunders frailty distribution. We approximate the intractable integrals in the likelihood function by the use of Monte Carlo simulations and then use the piecewise constant baseline hazard function within the proportional hazards model in frailty framework. Thereafter, the maximum likelihood estimates are numerically determined. A simulation study is conducted to evaluate the performance of the proposed model and the method of inference. Finally, we apply this model to a real data set to analyze the effect of sublingual nitroglycerin and oral isosorbide dinitrate on angina pectoris of coronary heart disease patients and compare our results with those based on other frailty models considered earlier in the literature.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0060,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,343
Tête enseignante GPT0,581
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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