纵向研究的一个共同目标是描述纵向响应过程与事件时间之间的关系相当兴趣集中在所谓的联合模型上,事件时间分布模型和纵向数据常通过一组常见潜在随机特效具体说明纵向数据和/或生存数据联合模型在过去20年中在文献中受到极大关注。充分认识到这些模型的重要性,部分原因是纵向数据和生存数据在实践中频繁产生。尽管有关于这个题目的广泛文献,但这些模型继续是主研究流,因为它们比纵向数据和/或生存数据分离分析多益多益多益多多大问题可能突出联合模型举例说,在前多研究中,模型错误分布和随机效果常态化,但这一假设可能缺乏对异常化的强健性其他重要问题也有待解决,如计算问题、模型诊断和选择以及纵向模型和生存模型各种选择

继续努力理解各种联合模型开发和相关统计推理方法及其生物医学、生物学、工程学和其他研究应用,我们请作者提供原创研究文章和评审文章我们特别感兴趣的文章描述开发联合模型非异常或非参数分布、常见假设性质、计算方面、模型诊断、模型选择以及其他问题潜在题目包括但不限于:

• 混合特效模型和CoxPH模型联合模型
• 联合模型偏分布式,如斜态正常分布式和斜-t分布式
• 混合特效模型和加速失效时间模型同时推理
• 纵向数据联合模型和区间审查生存数据
• 纵向数据和重复事件数据联合模型
• 纵向数据分析信息观察时间和/或退出
• 各种联合建模方法及其应用
• 联合模型诊断选择

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