联合模型的拟合优度检验
统计方法学
2026-01-27 v1 应用统计
摘要
纵向数据和事件发生时间数据的联合模型在许多学科中被广泛使用。然而，现有的模型比较准则并不能表明模型是否充分拟合了数据，或者哪些组件可能被错误设定。我们引入了一个贝叶斯后验预测检验框架，用于评估联合模型对纵向过程和生存过程及其关联的拟合情况。该框架支持多种设置，包括现有受试者、仅有协变量的新受试者、中间随访时间的动态预测以及交叉验证评估。对于纵向组件，通过均值、方差和相关结构评估拟合优度，而生存组件则使用经验累积分布和概率积分变换进行评估。过程之间的关联使用时间依赖的一致性统计量进行检查。我们将这些检验应用于 Bio-SHiFT 心力衰竭研究，一项模拟研究表明，它们能够识别出标准信息准则未能检测到的模型错误设定。所提出的方法论已在免费提供的 R 包 JMbayes2 中实现。
引用
@article{arxiv.2601.18598,
title = {Goodness-of-Fit Checks for Joint Models},
author = {Dimitris Rizopoulos and Jeremy M. G. Taylor and Isabella Kardys},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.18598},
year = {2026}
}