貝氏對現狀數據在伯氏比率勝算比治癒率模型下之分析

Bayesian Analysis of Current Status Data under Bernstein Proportional Odds Cure Model

張修澤(Chang,-Hsiu Che)

指導教授 ： 吳裕振

中原大學/理學院/應用數學研究所/碩士(2014年)

https://doi.org/10.6840/cycu201400156

摘要

本論文主要研究治癒子群現狀數據存活資料，我們使用貝氏方法來分析 資料，利用 M.C.M.C 之演算法來做估計。在論文中我們也提供了二種演算 法，一為遞增之演算法，一為凹口向下且遞增之演算法來做比較，當然若實
際函數為遞增且凹口向下時，則採用後者會估計的較為精確，而且計算方面
也較快，而且在模擬計算方面有不錯的表現。

關鍵字

貝氏 ； 伯氏多項式 ； 治癒現狀數據

並列摘要

The main concept of this thesis is the research of analysis of survival data of cured subgroups’current status. We apply Bayesian method and M.C.M.C. algorithm to conduct data analysis and estimation, respectively. In this thesis, we provide two algorithms; one is increasing algorithm, and the other is concave-downward-increasing algorithm, to compare the results. It is faster and of higher accuracy to conduct the estimation with the later if the
real function is increasing and concave downwards. Besides, it performs great when manipulating calculation.

並列關鍵字

Bernstein ； Bayesian ； Cure Current Status Data

參考文獻

[1 ] 劉慶鴻(2012), 現狀數據比率勝算比治癒模型下之分析, 淡江大學, 碩

士論文.

[2 ]I.S. Chang , C.A. Hsiung , Y.J. Wu , C.C. Yang(2005), Bayesian Survival

Analysis Using Bernstein Polynomials, Scandinavian Journal of Statistics

32 , 447-466.