Il lavoro fornisce un'originale caratterizzazione predittiva di uno stimatore Bayesiano non parametrico di una curva di sopravvivenza comprendente dati completi e censurati. Questo stimatore è un'estensione delle inferenze predittive al caso di dati mancanti (evidenze composte). Il metodo suggerito è ricorsivo: è equivalente al processo beta-Stacy nel caso discreto e allo stimatore di Susarla-Van Ryzin nel limite continuo. Il metodo è un'estensione del noto stimatore prodotto-limite di Kaplan Meier (Stimatore di massima verosimiglianza della curva di sopravvivenza) e lo include come caso particolare.
Metodo bayesiano nonparametrico per lo studio della sopravvivenza / Viarengo, Paolo; S., Donadio; B., Mascialino; M. A., Penco; S., Squarcia; U., Garibaldi. - (2003). ( II Congresso Nazionale della Società Italiana di Statistica Medica ed Epidemiologia Clinica, SISMEC'03 Brescia 1-4/10/2003).
Metodo bayesiano nonparametrico per lo studio della sopravvivenza
VIARENGO, PAOLO;
2003
Abstract
Il lavoro fornisce un'originale caratterizzazione predittiva di uno stimatore Bayesiano non parametrico di una curva di sopravvivenza comprendente dati completi e censurati. Questo stimatore è un'estensione delle inferenze predittive al caso di dati mancanti (evidenze composte). Il metodo suggerito è ricorsivo: è equivalente al processo beta-Stacy nel caso discreto e allo stimatore di Susarla-Van Ryzin nel limite continuo. Il metodo è un'estensione del noto stimatore prodotto-limite di Kaplan Meier (Stimatore di massima verosimiglianza della curva di sopravvivenza) e lo include come caso particolare.I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
