MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1007/s10985-016-9384-x

Медицинская библиотека · Lifetime data analysis · 2016

Regression analysis of clustered failure time data with informative cluster size under the additive transformation models.

Chen Ling, Feng Yanqin, Sun Jianguo

СтатьяПоддержка NIH: внешняя программаПоддержка исследования: вне правительства СШАПоддержка правительства СШАПеревод пока не подготовлен

Аннотация

This paper discusses regression analysis of clustered failure time data, which occur when the failure times of interest are collected from clusters. In particular, we consider the situation where the correlated failure times of interest may be related to cluster sizes. For inference, we present two estimation procedures, the weighted estimating equation-based method and the within-cluster resampling-based method, when the correlated failure times of interest arise from a class of additive transformation models. The former makes use of the inverse of cluster sizes as weights in the estimating equations, while the latter can be easily implemented by using the existing software packages for right-censored failure time data. An extensive simulation study is conducted and indicates that the proposed approaches work well in both the situations with and without informative cluster size. They are applied to a dental study that motivated this study.

Для цитирования: Chen Ling, Feng Yanqin, Sun Jianguo. Regression analysis of clustered failure time data with informative cluster size under the additive transformation models.. Lifetime data analysis. 2016. DOI: 10.1007/s10985-016-9384-x.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.