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On Bayesian Inference for Proportional hazards Models Using Noninformative Priors

机译:基于非先验先验的比例风险模型的贝叶斯推断

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摘要

In this article, we investigate the properties of the posterior distribution under the uniform improper prior for two commonly used proportional hazards models; the Weibull regression model and the extreme value regression model. We allow the observations to be right censored. We obtain sufficient conditions for the existence of the posterior moment generating function of the regression coefficients. A dataset involving a lung cancer clinical trial and a simulation are presented to illustrate our results.
机译:在本文中,我们研究了两种常用的比例风险模型在均匀不正确先验条件下的后验分布的性质。 Weibull回归模型和极值回归模型。我们允许对观察结果进行正确的审查。我们获得了回归系数的后矩生成函数存在的充分条件。提供了涉及肺癌临床试验和模拟的数据集,以说明我们的结果。

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