用于具有不同结果模型历史数据的尺度变换幂先验

我们针对历史数据与前在(current)数据涉及不同数据类型（例如分别为二值数据和连续数据）的情形，发展了尺度变换幂先验。这种情况在临床实验中经常出现，例如当历史数据涉及二值响应而当前数据涉及时间-事件或某种其他类型的连续或离散结果时。Ibrahim 和 Chen (2000) 提出的幂先验未解决不同数据类型的问题。在此，我们发展了一种新型幂先验，称之为尺度变换幂先验（straPP）。straPP 通过使用历史数据与前在数据模型的 Fisher 信息矩阵之函数对参数重新标度，从而对历史数据的幂先验进行变换而构造，由此将参数向量的尺度从历史数据转移到当前数据。我们给出了一些例子以说明尺度变换的必要性，并给出了模拟研究以展示 straPP 相对于幂先验及其他信息性与非信息性先验的性能优势。使用一个为研究卒中幸存者新型过渡护理模型而开展的临床试验的真实数据集来说明该方法。