【摘 要】
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复发事件多出现在流行病研究、可靠性实验和纵向数据研究中,每个研究对象可能经历多个复发事件。相比了解事件第一次发病时间和住院治疗的信息而言,分析复发事件的后续规律更加重要,因为这可以及时预防再次复发或者制止疾病恶化。复发事件数据的最大特征是有序且相关的,这类数据可以看作是多变量有序生存数据。在之前的研究中,复发事件的研究多是基于脆性变量模型或者边际分布模型。在模型中,可观测的协变量存在与时间相关和与
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