• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권1호
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• pp.203-209
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• 2009

Frailty models are useful for the analysis of correlated and/or heterogeneous survival data. However, the inferences of fixed parameters, rather than random effects, have been mainly studied. The prediction (or estimation) of random effects is also practically useful to investigate the heterogeneity of the hospital or patient effects. In this paper we propose how to extend the prediction method for random effects in HGLMs (hierarchical generalized linear models) to log-normal semiparametric frailty models with nonparametric baseline hazard. The proposed method is demonstrated by a simulation study.

• 응용통계연구
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• 제30권4호
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• pp.539-553
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• 2017

본 논문에서는 사망과 같은 종말사건의 발생 유무는 알고 있지만 치매 발병과 같은 중간사건이 구간중도절단 되었거나 연구 기간 도중에 추적이 끊겨 결측된 준경쟁적위험 자료에 대해 다중상태모형을 적용하여 모수를 추정하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 본 논문에서는 상태 간의 전이강도는 로그정규 프레일티를 랜덤효과로 가진 Lin과 Ying(1994)의 가산위험모형을 따른다고 가정하였다. 다섯 가지 상태를 가진 다중상태모형에서 가능한 여섯 가지 경로별로 조건부우도를 정의하였고, 주변우도를 구하기 위해 조정중요표본추출법을 적용하였으며 반복유사뉴튼 방법으로 최적해를 구하였다. 소표본 모의실험을 통해 모수의 95% 신뢰구간 포함률이 명목값에 얼마나 가까운지 살펴보았으며, 제안한 모형을 Persones $Ag{\acute{e}}es$ Quid (PAQUID) 자료 (Helmer 등, 2001)에 적용하고 그 결과를 해석하였다.