Accelerated hazards model based on parametric families generalized with Bernstein polynomials.
Accelerated hazards model based on parametric families generalized with Bernstein polynomials.
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DOI：
10.1111/biom.12104
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发表时间：
2014-03
期刊：
影响因子：
1.9
通讯作者：
Zhang J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chen Y;Hanson T;Zhang J
建议在加速危险模型中使用以标准参数族（例如威布尔或对数逻辑）为中心的变换伯恩斯坦多项式。此类提供了一种为平滑密度创建贝叶斯非参数先验的便捷方法，融合了参数和非参数方法的优点，适合标准估计方法。例如，SAS 或 R 中的优化方法可以产生后验模式和渐近协方差矩阵。这种新颖的非参数先验应用于加速危险模型，该模型进一步推广到时间相关的协变量。所提出的方法在模拟中比以前的方法要好得多；研究了可生物降解的卡莫司汀聚合物对复发性脑恶性胶质瘤的有效性数据。
A transformed Bernstein polynomial that is centered at standard parametric families, such as Weibull or log-logistic, is proposed for use in the accelerated hazards model. This class provides a convenient way towards creating a Bayesian non-parametric prior for smooth densities, blending the merits of parametric and non-parametric methods, that is amenable to standard estimation approaches. For example optimization methods in SAS or R can yield the posterior mode and asymptotic covariance matrix. This novel nonparametric prior is employed in the accelerated hazards model, which is further generalized to time-dependent covariates. The proposed approach fares considerably better than previous approaches in simulations; data on the effectiveness of biodegradable carmustine polymers on recurrent brain malignant gliomas is investigated.
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DOI：
10.1002/cjs.10001
发表时间：
2009-03-01
影响因子：
0.6
作者：
Hanson, Timothy;Johnson, Wesley;Laud, Purushottam
通讯作者：
Laud, Purushottam
影响因子：
3.7
作者：
CROWLEY, J;HU, M
通讯作者：
HU, M
影响因子：
3.7
作者：
GEISSER, S;EDDY, WF
通讯作者：
EDDY, WF
影响因子：
2.5
作者：
NELSON, W
通讯作者：
NELSON, W
影响因子：
2.7
作者：
ZUCKER, DM;LAKATOS, E
通讯作者：
LAKATOS, E