具有时变自由度参数的纵向与生存数据稳健联合建模
应用统计
2019-12-12 v1
摘要
生物标志物的重复测量有可能解释生存结局的风险。在实践中，这些测量是间歇性进行的，并且已知存在显著的测量误差。纵向与生存数据的联合建模使我们能够将间歇性测量的易错生物标志物与生存结局的风险相关联。文献中可用的多数联合模型都是基于高斯假设建立的。这使得它们对离群值敏感。在这项工作中，我们研究了一系列稳健模型以解决此问题。对于医学数据，已观察到离群值可能随时间以不同频率出现。为此，引入了一种具有时变稳健性的新模型。通过模拟研究以及对两个真实数据示例的分析，本研究不仅强调了在联合建模研究中考虑纵向离群值的必要性，还凸显了未能正确估计自由度参数所带来的偏差与低效。本工作中提出的每种技术均可使用 R 包 robjm 进行拟合。
引用
@article{arxiv.1912.05133,
title = {Robust joint modelling of longitudinal and survival data with a time-varying degrees-of-freedom parameter},
author = {Lisa McFetridge and Ozgur Asar and Jonas Wallin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.05133},
year = {2019}
}