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Shared frailty models based on reversed hazard rate for modified inverse Weibull distribution as baseline distribution

机译：基于逆风险率的共享脆弱模型，以修正的威布尔逆分布作为基线分布

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The unknown or unobservable risk factors in the survival analysis cause heterogeneity between individuals. Frailty models are used in the survival analysis to account for the unobserved heterogeneity in individual risks to disease and death. To analyze the bivariate data on related survival times, the shared frailty models were suggested. The most common shared frailty model is a model in which frailty act multiplicatively on the hazard function. In this paper, we introduce the shared gamma frailty model and the inverse Gaussian frailty model with the reversed hazard rate. We introduce the Bayesian estimation procedure using Markov chain Monte Carlo (MCMC) technique to estimate the parameters involved in the model. We present a simulation study to compare the true values of the parameters with the estimated values. We also apply the proposed models to the Australian twin data set and a better model is suggested.
机译：生存分析中未知或不可观察的危险因素导致个体之间的异质性。脆弱性模型用于生存分析，以解决个体疾病和死亡风险中未观察到的异质性。为了分析相关生存时间的双变量数据，提出了共享的脆弱模型。最常见的共享脆弱模型是一种模型，其中脆弱作用乘以危险函数。在本文中，我们介绍了共享伽玛脆弱模型和具有逆风险率的高斯逆脆弱模型。我们介绍了使用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）技术进行贝叶斯估计的过程，以估计模型中涉及的参数。我们提出了一个模拟研究，以比较参数的真实值和估计值。我们还将提出的模型应用于澳大利亚双胞胎数据集，并提出了一个更好的模型。

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