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统计学 > 方法论

arXiv:1009.0891v1 (stat)
[提交于 2010年9月5日 ]

标题: 具有时间依赖性协变量的渐进事件时间序列预测

标题: Predicting Sequences of Progressive Events Times with Time-dependent Covariates

Authors:Song Cai, James V. Zidek, Nathaniel Newlands
摘要: 本文提出了一种方法,用于在总体目标是基于时变协变量进行预测的情况下对渐进事件历史数据进行建模。 此方法不直接对风险函数进行建模。 相反,它对事件历史的状态指示器进行建模,以便能够纳入时变协变量,并轻松制定未来事件的预测因子。 我们的模型可以应用于医学和农业科学中的各种实际问题。
摘要: This paper presents an approach to modeling progressive event-history data when the overall objective is prediction based on time-dependent covariates. This approach does not model the hazard function directly. Instead, it models the process of the state indicators of the event history so that the time-dependent covariates can be incorporated and predictors of the future events easily formulated. Our model can be applied to a range of real-world problems in medical and agricultural science.
主题: 方法论 (stat.ME) ; 统计理论 (math.ST)
引用方式: arXiv:1009.0891 [stat.ME]
  (或者 arXiv:1009.0891v1 [stat.ME] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.1009.0891
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Song Cai [查看电子邮件]
[v1] 星期日, 2010 年 9 月 5 日 04:59:15 UTC (20 KB)
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