Un objetivo común en los estudios longitudinales es caracterizar la relación entre un proceso de respuesta longitudinal y un tiempo hasta el evento. Se ha prestado considerable atención a los llamados modelos conjuntos, en los que los modelos para la distribución del tiempo de los eventos y los datos longitudinales a menudo se especifican a través de un conjunto común de efectos aleatorios latentes. Los modelos conjuntos de datos longitudinales y / o datos de supervivencia han recibido gran atención en la literatura durante las últimas dos décadas. La importancia de estos modelos es bien reconocida, en parte debido al hecho de que los datos longitudinales y los datos de supervivencia surgen con frecuencia en la práctica. A pesar de la extensa literatura sobre este tema, estos modelos continúan siendo una corriente principal de investigación, ya que ofrecen muchas ventajas sobre el análisis separado de datos longitudinales y/o datos de supervivencia. Muchos temas importantes pueden destacar para los modelos conjuntos. Por ejemplo, la suposición común de distribuciones para errores de modelo y efectos aleatorios en modelos conjuntos es normal en la mayoría de los estudios anteriores, pero esta suposición puede carecer de solidez frente a desviaciones de la normalidad. También quedan por abordar otras cuestiones importantes, como los problemas computacionales, el diagnóstico y la selección de modelos, y varias opciones de modelos longitudinales y modelos de supervivencia.
Para estimular los esfuerzos continuos para comprender el desarrollo de varios modelos conjuntos y los métodos de inferencia estadística asociados con sus aplicaciones en estudios biomédicos, biológicos, de ingeniería y otros, invitamos a los autores a contribuir con artículos de investigación originales y artículos de revisión. Nos interesan particularmente los artículos que describen el desarrollo de modelos conjuntos con distribuciones no normales o no paramétricas, la naturaleza de las suposiciones comunes, los aspectos computacionales, el diagnóstico de modelos, la selección de modelos y otros temas. Los temas potenciales incluyen, pero no se limitan a::
- Modelado de articulaciones de modelos de efectos mixtos y modelos de PH de Cox modelos de articulaciones
- Modelos de articulaciones con distribuciones sesgadas, como distribuciones sesgadas normales y sesgadas en t
- Inferencia simultánea en modelos de efectos mixtos y modelos de tiempo de falla acelerado
- Modelos de articulaciones de datos longitudinales y datos de supervivencia censurados por intervalos
- Modelos de articulaciones de datos longitudinales y recurrentes datos de eventos
- Análisis de datos longitudinales con tiempos de observación informativos y/o abandono
- Diversos métodos de modelado de juntas con sus aplicaciones
- Diagnóstico y selección de modelos conjuntos
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