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NTIS 바로가기응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.27 no.6, 2014년, pp.891 - 907
김용대 (서울대학교 통계학과) , 최민우 (서울대학교 통계학과)
This article is concerned with one of the most important prior distributions for Bayesian analysis of survival and event history data, called Beta processes, proposed in Hjort (1990). We review the current state of the art of beta processes and their application to survival analysis. Relevant method...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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Hjort가 제안한 베타과정은? | Hjort (1990)가 제안한 베타과정은 베이지안 생존분석 또는 사건사 분석에서 널리 쓰이는 사전분포이다. 본 논문은 베타과정에 대한 최신 이론과 이를 기반으로 하는 베이지안 생존자료분석 방법을 주로 다룬다. | |
비모수 베이지안 방법에는 어떤 것들이 있는가? | 본 논문은 생존자료 또는 사건사 자료를 모형화하고 분석하는 비모수 베이지안 방법론에 관한 것이다. 이러한 방법들은 전통적으로 생존자료분석에서 사용되는 Kaplan-Meier 추정량, Nelson-Aalen 추정량,공변량이 있는 경우에는 Cox 비례위험모형과 Aalen의 가법위험모형, 그리고 시간이질(time inhomogeneous) 마코프 과정에 적용할 수 있는 Aalen-Johansen의 방법 등에 대응되는 베이지안의 생존자료 분석 기법들이다. 지금 언급한 빈도론 관점에서의 생존자료분석과 관련된 방대한 이론 및 방법론은 Anderson 등 (1993)이 저술한 책에 자세히 기술되어 있다. | |
베이지안 생존분석에서 가장 근본적인 문제는 무엇인가? | 베이지안 생존분석에서 가장 근본적인 문제는 위험률, 누적위험률 또는 누적강도함수(cumulative intensity function)의 사전분포를 부여하는 것으로 공변량이 있는 회귀모형의 경우 회귀계수에 대한 사전 분포 또한 함께 고려해야 한다. 이러한 사전 분포로는 여러 종류가 있지만, 그 중에서도 가장 중요한 분포족은 단연 Hjort (1985, 1990)가 제안한 베타과정이다. |
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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