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【外文期刊】 Zhou Jie ; Zhang Jiajia ; 等 《Biometrics: Journal of the Biometric Society : An International Society Devoted to the Mathematical and Statistical Aspects of Biology》 2019年75卷3期 853-863页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 B‐splines;expectation‐maximization algorithm;generalized odds rate model;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Xu Cong ; Chinchilli Vernon M. ; 等 《Statistics in medicine》 2018年37卷18期 2771-2786页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 death;frailty models;joint modeling;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Hui Quan ; Xiaofei Chen ; 等 《Statistics in medicine》 2022年41卷15期 2725-2744页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 expectation‐maximization algorithm;missing data imputation;placebo effect;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Chien‐Lin Su ; Lajmi Lakhal‐Chaieb ; 2020年39卷4期 409-423页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 cause‐specific failure times;cause‐specific hazard functions;copula;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Schneider Silvana ; Demarqui Fábio Nogueira ; 等 2020年62卷1期 157-174页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 frailty model;kidney data;Monte Carlo Expectation‐Maximization algorithm;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Silvia Pandolfi ; Francesco Bartolucci ; 等 《Biometrical Journal》 2023年65卷5期 n/a-n/a页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 expectation‐maximization algorithm;forward–backward recursion;latent Markov model;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Hoque Md Erfanul ; Torabi Mahmoud ; 《Statistics in medicine》 2018年37卷28期 4167-4184页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 cholesky decomposition;longitudinal data;measurement error;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Heeyeon,Kang ; Sunyoung,Shin ; 《Statistics in medicine》 2026年45卷8-9期 e70477页SCIMEDLINEBP
【关键词】 expectation‐maximization algorithm;finite mixture models;multivariate regression;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Yizhuo,Wang ; Susan,Murray ; 《Biometrical journal. Biometrische Zeitschrift》 2024年66卷8期 e70009页SCIMEDLINECABP
【关键词】 expectation–maximization algorithm;inflated beta regression;multiple imputation of censored times‐to‐event;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Xianwei,Li ; Liqun,Diao ; 等 《Statistics in medicine》 2026年45卷13-14期 e70608页SCIMEDLINEBP
【关键词】 dual observation scheme;expectation‐maximization algorithm;illness‐death process;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
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