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Bayesian hierarchical duration model for repeated events: an application to behavioral observations

机译：重复事件的贝叶斯层次持续时间模型：对行为观察的应用

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This article presents a continuous-time Bayesian model for analyzing durations of behavior displays in social interactions. Duration data of social interactions are often complex because of repeated behaviors (events) at individual or group (e.g. dyad) level, multiple behaviors (multistates), and several choices of exit from acurrent event (competing risks). A multilevel, multistate model is proposed to adequately characterize the behavioral processes. The model incorporates dyad-specific and transition-specific random effects to account for heterogeneity among dyads and interdependence among competing risks. The proposed method is applied to child-parent observational data derived from the School Transitions Project to assess the relation of emotional expression in child-parent interaction to risk for early and persisting child conduct problems.
机译：本文提出了一种连续时间贝叶斯模型，用于分析社交互动中行为显示的持续时间。社会互动的持续时间数据通常很复杂，因为在个人或群体（例如dyad）级别重复的行为（事件），多种行为（多状态）以及从当前事件中退出的几种选择（竞争风险）。提出了一个多层次，多状态模型来充分表征行为过程。该模型结合了特定于二元组和特定于过渡的随机效应，以说明二元组之间的异质性和竞争风险之间的相互依赖性。拟议的方法应用于从“学校过渡项目”获得的儿童-父母的观察数据，以评估儿童-父母互动中的情绪表达与早期和持续存在的儿童行为问题的风险之间的关系。

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