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Semiparametric transformation models with Bayesian P-splines

机译：贝叶斯P样条的半参数转换模型

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In this paper, we aim to develop a semiparametric transformation model. Nonparametric transformation func-tions are modeled with Bayesian P-splines. The transformed variables can be fitted to a general nonlinear mixed model, including linear or nonlinear regression models, mixed ef-fect models, factor analysis models, and other latent vari-able models as special cases. Markov chain Monte Carlo al-gorithms are implemented to estimate transformation func-tions and unknown quantities in the model. The performance of the developed methodology is demonstrated with a simu-lation study. Its application to a real study on polydrug use is presented.
机译：在本文中，我们旨在开发一个半参数转换模型。非参数转换函数是用贝叶斯P样条建模的。可以将转换后的变量拟合到一般的非线性混合模型，包括线性或非线性回归模型，混合效应模型，因子分析模型以及其他特殊情况下的潜在变量模型。实施马尔可夫链蒙特卡洛算法来估计模型中的变换函数和未知量。仿真研究证明了所开发方法的性能。介绍了其在多药使用的真实研究中的应用。

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