[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
ثبت نام و اشتراک::
ارسال مقاله::
پایگاه‌های مرتبط::
برای داوران::
اخلاق در پژوهش::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
Google Scholar Metrics

Citation Indices from GS

AllSince 2020
Citations4817
h-index32
i10-index00
..
ثبت شده در

AWT IMAGE


..
نماد اعتماد الکترونیکی
..
آمار نشریه
تعداد دوره های نشریه: 19
تعداد شماره ها: 37
تعداد مشاهده ی مقالات: 3386047
تعداد دریافت (دانلود) مقالات: 883494

مقالات دریافت شده: 861
مقالات پذیرفته شده: 358
مقالات رد شده: 490
مقالات منتشر شده: 355

نرخ پذیرش: 41.58
نرخ رد: 56.91

میانگین دریافت تا پذیرش: 403 روز
میانگین دریافت تا اولین داوری: 5.7 روز
میانگین پذیرش تا انتشار: 514.6 روز
____
..
:: ::
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
مدل‌بندی توزیع خطا در مدل‌های زمان شکست شتابیده با استفاده از مدل آمیخته‌ای از فرایندهای دیریکله با هسته بر نوع ۱۲
بهرام حاجی جودکی ، سلیمان خزائی* ، رضا هاشمی
چکیده:   (351 مشاهده)
مدل‌های زمان شکست شتابیده یکی از مدل‌هایی است که در تحلیل بقا هنگامی که داده‌ها سانسور شده‌است، بویژه زمانی‌که همراه با متغیرهای کمکی است مورد استفاده قرار می‌گیرد. هنگامی‌که مدل‌های مورد نظر به پارامتر مجهول وابسته است یکی از روش‌هایی که می‌توان بکاربرد روش بیزی، بویژه روش بیز ناپارامتری است که فضای پارامتر را بینهایت بعدی در نظر می‌گیرد. در این چارچوب مدل‌های آمیخته فرایند دیریکله نقش مهمی را ایفا می‌کنند. در این مقاله یک مدل آمیخته فرایند دریکله با هسته بِر 12 برای مدل‌سازی توزیع بقا زمان شکست شتابیده درنظر گرفته می‌شود. سپس با استفاده از روش‌های مونت کارلوی زنجیر مارکف از توزیع پسین نمونه تولید می‌شود. عملکرد مدل پیشنهادی با مدل آمیخته فرایند درخت پولیا براساس داده‌های شبیه‌سازی شده و واقعی مقایسه می‌شود. نتایج به‌دست آمده نشان می‌دهد که مدل پیشنهادی عملکرد بهتری دارد.
واژه‌های کلیدی: مدل آمیخته، مدل زمان شکست شتابیده، فرایند دیریکله، توزیع بِر 12، داده‌های سانسور شده، زنجیره مارکف مونت کارلوی
متن کامل [PDF 2546 kb]   (185 دریافت)    
نوع مطالعه: كاربردي و توسعه ای | موضوع مقاله: استنباط آماری
دریافت: 1403/6/29 | پذیرش: 1403/6/10
فهرست منابع
1. Al-Hussaini, E. K., and Jaheen, Z. F. (1992), Bayesian Estimation of the Parameters, Reliability and Failure Rate Functions of the Burr Type XII Failure Model, Journal of statistical computation and simulation, 41(1-2), 31-40. [DOI:10.1080/00949659208811389]
2. Antoniak, C.E. (1974), Mixtures of Dirichlet Processes with Applications to Nonparametric Problems, The Annals of Statistics, 2, 1152-1174. [DOI:10.1214/aos/1176342871]
3. Blackwell, D., and MacQueen, J. B. (1973), Ferguson Distributions via Polya Urn Schemes, The Annals of Statistics, 1(2), 353--355. [DOI:10.1214/aos/1176342372]
4. Bolte, B., Schmidt, N., Béjar, S., Huynh, N., and Mukherjee, B. (2021), BayesSPsurv: An R Package to Estimate Bayesian (Spatial) Split-Population Survival Models, R Journal, 13(1). [DOI:10.32614/RJ-2021-068]
5. Burr, I. W. (1942), Cumulative Frequency Functions, The Annals of mathematical statistics, 13(2), 215--232. [DOI:10.1214/aoms/1177731607]
6. Cheng, N., and Yuan,T. (2013), Nonparametric Bayesian Lifetime Data Analysis Using Dirichlet Process Lognormal Mixture Model, Naval Research Logistics, 60(3), 208--221. [DOI:10.1002/nav.21529]
7. Christensen, R., and Johnson, W. (1988), Modelling Accelerated Failure Time with a Dirichlet Process, Biometrika, 75(4), 693--704. [DOI:10.1093/biomet/75.4.693]
8. Damien, P., Wakefield, J., and Walker, S. (1999), Gibbs Sampling for Bayesian Non-conjugate and Hierarchical Models by Using Auxiliary Variables, Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Statistical Methodology), 61(2), 331--344. [DOI:10.1111/1467-9868.00179]
9. Escobar, M.D., and West, M. (1995), Bayesian Density Estimation and Inference Using Mixtures, Journal of the American Statistical Association, 90(430), 577-588. [DOI:10.1080/01621459.1995.10476550]
10. Ferguson,T.S. (1973), Bayesian Analysis of Some Nonparametric Problems, The Annals of Statistics, 1 (2), 209--230. [DOI:10.1214/aos/1176342360]
11. Ferguson,T.S., and Phadia, E. G. (1979), Bayesian Nonparametric Estimation Based on Censored Data, The Annals of Statistics, 163-186. [DOI:10.1214/aos/1176344562]
12. Geisser, S., and Eddy, W. (1979), A Predictive Approach to Model Selection, Journal of the American Statistical Association, 74, 153-160. [DOI:10.1080/01621459.1979.10481632]
13. Gelman, A., Carlin, J.B., Stern, H.S., Dunson, D.B., Vehtari, A., and Rubin, D.B. (2013), Bayesian Data Analysis, Chapman and Hall/CRC. [DOI:10.1201/b16018]
14. Ghosh,J.K., and Ramamoorthi,R.V. (2003), Bayesian Nonparametrics, Springer Series in Statistics, Springer-Verlag, New York.
15. Ghosh, S. K., and Ghosal, S. (2006), Semiparametric Accelerated Failure Time Models for Censored Data, Bayesian statistics and its applications, 15, 213--229.
16. G'omez, G., Calle, M. L., Oller, R., and Langohr, K. (2009), Tutorial on Methods for Interval-Censored Data and their Implementation in R, Statistical Modelling, 9 (4), 259--297. [DOI:10.1177/1471082X0900900402]
17. Haji Joudaki, B., Hashemi, R., and Khazaei, S. (2022), Survival Analysis Using Dirichlet Process Mixture Model with Three-Parameter Burr XII Distribution as Kernel, Communications in Statistics-Simulation and Computation, 53(5), 2406--2424. [DOI:10.1080/03610918.2022.2076868]
18. Hanson, T., and Johnson, W. (2002), Modeling Regression Error with a Mixture of Polya Trees, Journal of the American Statistical Association, 97(460), 1020--1033. [DOI:10.1198/016214502388618843]
19. Hanson, T., and Johnson, W. (2004), A Bayesian Semiparametric AFT Model for Interval-Censored Data, Journal of Computational and Graphical Statistics, 13(2), 341--361. [DOI:10.1198/1061860043489]
20. Hanson,T. (2006), Modeling Censored Lifetime Data Using a Mixture of Gammas Baseline, Bayesian Analysis, 1(3), 575--594. [DOI:10.1214/06-BA119]
21. Hanson,T. (2006), Inference for Mixtures of Finite Polya Tree Models, Journal of the American Statistical Association, 101(476), 1548--1565. [DOI:10.1198/016214506000000384]
22. Hanson, T., and Yang, M. (2007), Bayesian Semiparametric Proportional Odds Models, Biometrics, 63(1), 88-95. [DOI:10.1111/j.1541-0420.2006.00671.x] [PMID]
23. Hanson,T. (2014), Polya Trees and their Use in Reliability and Survival Analysis, Wiley StatsRef: Statistics Reference Online. [DOI:10.1002/9781118445112.stat04201]
24. Johnson, W., and Christensen, R. (1989), Nonparametric Bayesian Analysis of the Accelerated Failure Time Model, Statistics & Probability Letters, 8(2), 179--184. [DOI:10.1016/0167-7152(89)90014-X]
25. Kalbfleisch, J. D., and Prentice, R. L. (2011), The Statistical Analysis of Failure Time Data, John Wiley and Sons, New York.
26. Kottas, A. (2006), Nonparametric Bayesian Survival Analysis Using Mixtures of Weibull Distributions, Statistical Planning and Inference, 136(3), 578--596. [DOI:10.1016/j.jspi.2004.08.009]
27. Kottas, A. (2006), Dirichlet Process Mixtures of Beta Distributions, with Applications to Density and Intensity Estimation, In Workshop on Learning with Nonparametric Bayesian Methods, 23rd International Conference on Machine Learning (ICML), 47.
28. Kuo, L., and Mallick, B. (1997), Bayesian Semiparametric Inference for the Accelerated Failure Time Model, Canadian Journal of Statistics, 25(4), 457--472. [DOI:10.2307/3315341]
29. Lahiri, P., and Park, D.H. (2000), Nonparametric Bayes and Empirical Bayes Estimators of Mean Residual Life at Age t, Journal of Statistical Planning and Inference, 29(1-2), 125--136. [DOI:10.1016/0378-3758(92)90127-E]
30. Lawless, J. F. (2011), Statistical Models and Methods for Lifetime Data, John Wiley and Sons, New York.
31. Neal, R.M. (2000), Markov Chain Sampling Methods for Dirichlet Process Mixture Models, Journal of Computational and Graphical Statistics, 9(2), 249--265. [DOI:10.1080/10618600.2000.10474879]
32. Okasha, M.K., and Matter, M.Y. (2015), On the Three-Parameter Burr Type XII Distribution and its Application to Heavy Tailed Lifetime Data, Journal of Advances in Mathematics, 10(4), 3429--3442.
33. Sethuraman, J. (1994), A Constructive Definition of Dirichlet Priors, Statistica Sinica, 639--650.
34. Susarla,V., and Van Ryzin, J. (1976), Nonparametric Bayesian Estimation of Survival Curves from Incomplete Observations, Journal of the American Statistical Association, 71, 897--902. [DOI:10.1080/01621459.1976.10480966]
35. Walker, S., and Mallick, B. (1999), A Bayesian Semiparametric Accelerated Failure Time Model, Biometrics, 55(2), 477--483. [DOI:10.1111/j.0006-341X.1999.00477.x] [PMID]
36. Zhao, L., Hanson, T., and Carlin, B. P. (2009), Mixtures of Polya Trees for Flexible Spatial Frailty Survival Modelling, Biometrika, 96(2), 263--276. [DOI:10.1093/biomet/asp014] [PMID] []
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA



XML   English Abstract   Print



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
برگشت به فهرست مقالات برگشت به فهرست نسخه ها
مجله علوم آماری – نشریه علمی پژوهشی انجمن آمار ایران Journal of Statistical Sciences

Persian site map - English site map - Created in 0.07 seconds with 43 queries by YEKTAWEB 4703