Andishe-ye-amari
اندیشه آماری
Andishe
Basic Sciences
http://andisheyeamari.irstat.ir
1
admin
1026-8944
2717-4549
8
7
14
8888
13
fa
jalali
1397
6
1
gregorian
2018
9
1
23
1
online
1
fulltext
fa
تحلیل بیزی دادههای بقا با همبستگی فضایی
Bayesian Analysis of Survival Data with Spatial Correlation
تخصصي
Special
كاربردي
Applicable
<div class="page" title="Page 1">
<div class="layoutArea">
<div class="column">
<p><span style="font-family:times new roman,serif;"><span style="font-size:12.0pt;">اغلب در عمل دادههای مربوط به زمان مرگ و میر یک واحد زنده دارای همبستگی ناشی از موقعیت قرار گرفتن مشاهدات در فضای مورد مطالعه </span></span><span style="font-family:times new roman,serif;"><span style="font-size:12.0pt;">است.</span></span><br>
<span style="font-family:times new roman,serif;"><span style="font-size:12.0pt;">یکی از موضوعات مهم در تحلیل این نوع از دادههای بقا با وابستگی فضایی، برآورد پارامترها و پیشگویی مقادیر نامعلوم در موقعیتهای مشخص بر اساس بردار مشاهدات است. در این مقاله، برای تحلیل این نوع از دادههای بقا،</span></span><span dir="LTR"><span style="font-family:times new roman,serif;"><span style="font-size:12.0pt;">‎</span></span></span><span style="font-family:times new roman,serif;"><span style="font-size:12.0pt;">‏ مدل رگرسیونی کاکس با تابع خطر بهصورت </span></span><span style="font-family:times new roman,serif;"><span style="font-size:12.0pt;">تکهای نمایی </span></span><span style="font-family:times new roman,serif;"><span style="font-size:12.0pt;">استفاده و وابستگی فضایی بهصورت یک میدان تصادفی گاوسی و یک متغیر پنهان به مدل اضافه </span></span><span style="font-family:times new roman,serif;"><span style="font-size:12.0pt;">میشود.</span></span><br>
<span style="font-family:times new roman,serif;"><span style="font-size:12.0pt;">به دلیل عدم وجود ‏صورت صریح برای توزیع پسین و توزیعهای شرطی کامل و طولانی بودن محاسبات با الگوریتمهای مونتهکارلوی زنجیر مارکوفی برای تحلیل این مدل از رهیافت بیزی تقریبی استفاده میشود.</span></span><span style="font-family:times new roman,serif;"><span style="font-size:12.0pt;">در یک مثال کاربردی نحوه پیادهسازی رهیافت بیزی تقریبی ارائه میشود.</span></span></p>
</div>
</div>
</div>
<div class="page" title="Page 112">
<div class="layoutArea">
<div class="column">
<p>Often in practice the data on the mortality of a living unit correlation is due to the location of the observations in the study‎. ‎One of the most important issues in the analysis of survival data with spatial dependence‎, ‎is estimation of the parameters and prediction of the unknown values in known sites based on observations vector‎. ‎In this paper to analyze this type of survival‎, ‎Cox regression model with piecewise exponential function used as a hazard and spatial dependence as a Gaussian random field and as a latent variable is added to the model‎. ‎Because there is no closed form for posterior distribution and full conditional distributions‎, ‎also long computing for Markov chain Monte Carlo algorithms‎, ‎to analyze the model are used the approximate Bayesian methods‎.<br>
‎A practical example of how to implement an approximate Bayesian approach is presented‎.</p>
</div>
</div>
</div>
تحلیل بیز تقریبی, مدل پارامتری, رگرسیون کاکس, میدان تصادفی گاوسی پنهان.
Approximate Bayesian Analysis, Parametric Model, Cox Regression, Latent Gaussian Random Field.
29
43
http://andisheyeamari.irstat.ir/browse.php?a_code=A-10-755-1&slc_lang=fa&sid=1
Fatemeh
Hosseini
فاطمه
حسینی
fatemeh.hoseini@semnan.ac.ir
0943392888
10031947532846002654
Yes
دانشگاه سمنان
Omid
Karimi
امید
کریمی
omid.karimi@semnan.ac.ir
3800051435
10031947532846002655
No
دانشگاه سمنان
Ahdiyeh
Azizi
عهدیه
عزیزی
ahdiyehazizi@ymail.com
2020108275
10031947532846002656
No
دانشگاه سمنان