• 응용통계연구
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• 제23권4호
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• pp.715-724
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• 2010

재발 사건 자료(recurrent event data)는 연구 대상이 같은 종류의 사건을 여러 번 경험할 때 발생되는 자료 형태이다. 재발 사건간에 연관관계를 위해 프레일티가 사용된다. 프레일티 효과는 랜덤효과의 한 형태로 개인별 특성을 표현하기 위해 생존 분석에서 널리 적용되어 왔다. 본 논문에서는 이러한 개인별 효과가 시간에 따라 변할 수 있음을 가정하여 시간 가변 프레일티를 적용한다. 본 논문에서는 적용 사례로 범죄 재범 자료를 분석한다. 특히 일부 관측 대상들은 일정 기간 동안 연구에서 제외되는 불연속성을 경험하게 되며 이는 위험그룹(risk group)의 새로운 정의가 필요하다. 모수 추정을 위해 조각 상수 위험 함수가 사용되며 EM 알고리즘이 적용된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제21권5호
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• pp.387-393
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• 2014

Recurrent gap times are analyzed with diverse methods under several assumptions such as a marginal model or a frailty model. Several resampling techniques have been recently suggested to estimate the covariate effect; however, these approaches can be applied with a time-fixed covariate. According to simulation results, these methods result in biased estimates for a time-varying covariate which is often observed in a longitudinal study. In this paper, we extend a resampling method by incorporating new weights and sampling scheme. Simulation studies are performed to compare the suggested method with previous resampling methods. The proposed method is applied to estimate the effect of an educational program on traffic conviction data where a program participation occurs in the middle of the study.