Joint Hidden Markov Model for Longitudinal and Time-to-Event Data with Latent Variables

潜变量 计算机科学 潜变量模型 事件(粒子物理) 马尔科夫蒙特卡洛 计量经济学 随机效应模型 统计推断 组分(热力学) 推论 贝叶斯推理 贝叶斯概率 隐马尔可夫模型 数据挖掘 统计 机器学习 人工智能 数学 医学 荟萃分析 物理 量子力学 内科学 热力学
作者
Xiaoxiao Zhou,Kai Kang,Timothy Kwok,Xinyuan Song
出处
期刊:Multivariate Behavioral Research [Taylor & Francis]
卷期号:57 (2-3): 441-457 被引量:6
标识
DOI:10.1080/00273171.2020.1865864
摘要

This study develops a new joint modeling approach to simultaneously analyze longitudinal and time-to-event data with latent variables. The proposed model consists of three components. The first component is a hidden Markov model for investigating a longitudinal observation process and its underlying transition process as well as their potential risk factors and dynamic heterogeneity. The second component is a factor analysis model for characterizing latent risk factors through multiple observed variables. The third component is a proportional hazards model for examining the effects of observed and latent risk factors on the hazards of interest. A shared random effect is introduced to allow the longitudinal and time-to-event outcomes to be correlated. A Bayesian approach coupled with efficient Markov chain Monte Carlo methods is developed to conduct statistical inference. The performance of the proposed method is evaluated through simulation studies. An application of the proposed model to a general health survey study concerning cognitive impairment and mortality for Chinese elders is presented.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
太叔夜南完成签到,获得积分10
2秒前
小李新人完成签到 ,获得积分10
3秒前
3秒前
啦啦啦完成签到 ,获得积分10
4秒前
tangyangzju发布了新的文献求助10
8秒前
白小橘完成签到 ,获得积分10
15秒前
tangyangzju完成签到,获得积分10
15秒前
带志完成签到 ,获得积分10
15秒前
juan完成签到 ,获得积分10
16秒前
嘟嘟完成签到 ,获得积分10
19秒前
吱吱完成签到 ,获得积分10
19秒前
20秒前
呆萌的小海豚完成签到,获得积分10
22秒前
优雅莞完成签到,获得积分10
23秒前
Lamis完成签到 ,获得积分10
25秒前
直率的菠萝完成签到 ,获得积分10
28秒前
zshhay完成签到 ,获得积分10
30秒前
高是个科研狗完成签到 ,获得积分10
32秒前
aiyawy完成签到 ,获得积分10
33秒前
yshj完成签到 ,获得积分10
37秒前
able完成签到 ,获得积分10
38秒前
39秒前
Echo_1995发布了新的文献求助10
47秒前
随心所欲完成签到 ,获得积分10
48秒前
暮夕梧桐完成签到,获得积分10
49秒前
嘻嘻哈哈完成签到 ,获得积分10
53秒前
新洸完成签到 ,获得积分10
54秒前
卡卡西的猫完成签到 ,获得积分10
1分钟前
聂青枫完成签到,获得积分10
1分钟前
LOST完成签到 ,获得积分10
1分钟前
yinyin完成签到 ,获得积分10
1分钟前
沉静香氛完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
北笙完成签到 ,获得积分10
1分钟前
卢健辉发布了新的文献求助10
1分钟前
mark33442完成签到,获得积分10
1分钟前
明天过后完成签到,获得积分10
1分钟前
zhangxin完成签到,获得积分10
1分钟前
一行白鹭上青天完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Immigrant Incorporation in East Asian Democracies 600
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3968559
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3513391
关于积分的说明 11167370
捐赠科研通 3248808
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794465
邀请新用户注册赠送积分活动 875116
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804664