Hierarchical likelihood approach for frailty models
脆弱性模型的分层似然方法AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要涉及脆弱性模型的通用似然推断，未明确给出面板数据、因果效应或所列其他领域的设定。
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代码、数据与补充材料
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脆弱性模型的分层似然方法
- 研究问题
- 如何利用分层似然对生存分析中的脆弱性模型开展系统推断，并形成统一且便于数值实现的分析框架？
- 方法与思路
- 作者基于已有分层似然思想发展脆弱性模型的推断方法，构造数值算法，并用模拟和实际例子说明其应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所提方法提供简单统一的推断框架与数值高效算法；所给文字没有进一步列明估计性质或具体理论结果。
- 阅读关注点
- 应核对脆弱性分布与模型设定、分层似然如何构造、参数及潜在效应如何推断，以及数值算法的收敛和误差评估。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 简短索引摘要，稿件版本未注明；模型条件、算法细节和比较结果未说明，无法判断其效率优势范围。
原文摘要
Systematic likelihood inference for frailty models is possible using Lee & Nelder's ( 1996) hierarchical likelihood. We develop an inferential method for frailty models via hierarchical likelihood, which gives a simple unified framework and a numerically ecient algorithm. Simulations and practical examples are presented to illustrate the new method.