二元相依生存数据的贝叶斯统计诊断

基于FGM Copula函数刻画二元相依生存数据的相关关系,B样条函数拟合边际基本危险函数,建议半参数二元相依生存模型,相比较于全参数模型,其更为灵活柔性,适应范围更广.在贝叶斯理论框架下,基于Gibbs抽样和MH抽样的混合算法,对模型未知参数进行估计同时,建议了贝叶斯数据删除影响分析和贝叶斯局部影响分析的统计诊断方法.数据模拟和实例分析例证了所提出的半参数模型及其算法的可行性,所建议的统计诊断方法能检测出潜在异常点或强影响点.