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Statistical Analysis of Bivariate Current Status Data with Informative Censoring Using Frailty Effects
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  • Statistical Analysis of Bivariate Current Status Data with Informative Censoring Using Frailty Effects
  • Statistical Analysis of Bivariate Current Status Data with Informative Censoring Using Frailty Effects
저자명
Kim. Yang-Jin
간행물명
응용통계연구
권/호정보
2012년|25권 1호|pp.115-123 (9 pages)
발행정보
한국통계학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

In animal tumorigenicity data, tumor onsets occur at several sites and onset times cannot be exactly observed. Instead, the existence of tumors is examined only at death time or sacrifice time of the animal. Such an incomplete data structure makes it difficult to investigate the effect of treatment on tumor onset times; in addition, such dependence should be considered when censoring due to death is related with tumor onset. A bivariate frailty effect is incorporated to model bivariate tumor onsets and to connect death with tumor. For the inference of parameters, EM algorithm is applied and a real NTP(National Toxicology Program) dataset is analyzed as an illustrative example.