存在信息性缺失时通过纵向-生存联合建模的分位数回归
统计方法学
2014-04-07 v1
摘要
我们提出了一个联合模型，用于时间-事件结局和随时间重复测量的连续响应的分位数。分位数和生存过程通过共享的潜在和显性变量相关联。我们的联合模型提供了一种灵活的方法来处理分位数回归中的信息性缺失。提出了一种基于重要性抽样的通用蒙特卡洛期望最大化策略，该策略直接适用于纵向结局和随机效应的任何分布假设，以及基线风险的参数和非参数假设。通过模拟研究和关于扩张型心肌病的原始数据集的应用说明了模型性质。
引用
@article{arxiv.1404.1175,
title = {Longitudinal quantile regression in presence of informative drop-out through longitudinal-survival joint modeling},
author = {Alessio Farcomeni and Sara Viviani},
journal= {arXiv preprint arXiv:1404.1175},
year = {2014}
}