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当暴露因素存在变化时对零膨胀计数数据进行建模:应用于肿瘤计数

Modeling zero-inflated count data when exposure varies: With an application to tumor counts.

作者信息

Baetschmann Gregori, Winkelmann Rainer

机构信息

Department of Economics, University of Zurich, CH-8032 Zurich, Switzerland.

出版信息

Biom J. 2013 Sep;55(5):679-86. doi: 10.1002/bimj.201200021.

DOI:10.1002/bimj.201200021
PMID:24003010
Abstract

This paper is concerned with the analysis of zero-inflated count data when time of exposure varies. It proposes a modified zero-inflated count data model where the probability of an extra zero is derived from an underlying duration model with Weibull hazard rate. The new model is compared to the standard Poisson model with logit zero inflation in an application to the effect of treatment with thiotepa on the number of new bladder tumors.

摘要

本文关注暴露时间变化时零膨胀计数数据的分析。它提出了一种改进的零膨胀计数数据模型,其中额外零值的概率源自具有威布尔危险率的潜在持续时间模型。在硫替派治疗对新膀胱肿瘤数量影响的应用中,将新模型与具有logit零膨胀的标准泊松模型进行了比较。

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引用本文的文献

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Zero-inflated models for adjusting varying exposures: a cautionary note on the pitfalls of using offset.用于调整不同暴露因素的零膨胀模型:关于使用偏移量陷阱的警示说明。
J Appl Stat. 2020 Jul 25;49(1):1-23. doi: 10.1080/02664763.2020.1796943. eCollection 2022.
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