基于NUTS算法的贝叶斯联合模型构建研究

摘要

NUTS算法(No-U-Turn sampler)是HMC算法(Hamiltonian Monte-Carlo)的一种改进方法,是近年来新兴的一种贝叶斯参数估计算法.本研究目的是探索NUTS算法估计贝叶斯联合模型参数的可行性.数据来源于R软件包JMbayes的肝硬化临床随访数据,在10年间312名患者共被随访1945次,随访每次都检测血清胆红素,有169名患者出现事件结局(死亡或肝移植).利用贝叶斯方法构建血清胆红素、生存时间和某药物之间的联合模型,假设纵向子模型和生存子模型共享随机效应,使用STAN软件构建模型和参数估计.