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Modelling hierarchical clustered censored data with the hierarchical Kendall copula
Chien Lin Su
, Johanna G. Nešlehová
*
,
Wei-Jing Wang
*
此作品的通信作者
統計學研究所
研究成果
:
Article
›
同行評審
4
引文 斯高帕斯(Scopus)
總覽
指紋
指紋
深入研究「Modelling hierarchical clustered censored data with the hierarchical Kendall copula」主題。共同形成了獨特的指紋。
排序方式
重量
按字母排序
Keyphrases
Copula
100%
Censored Data
100%
Archimedean
100%
Estimation Method
50%
Cluster-based
50%
Finite Sample Performance
50%
Model Fitting
50%
Rate of Increase
50%
Goodness-of-fit Test
50%
Model Assumptions
50%
Structural Conditions
50%
Copula Model
50%
Censoring Rate
50%
Regularity Conditions
50%
Unequal Size
50%
Multi-level Clustering
50%
Stepwise Estimation
50%
Multiple Clustering
50%
Multiple Imputation
50%
Chronic Granulomatous Disease
50%
Right-censored Survival Data
50%
Gaussian Estimates
50%
Mathematics
Copula
100%
Censored Data
100%
Archimedean
66%
Gaussian Distribution
33%
Goodness of Fit Test
33%
Regularity Condition
33%
Survival Data
33%
Multiple Imputation
33%