Съвместен модел за лонгитюдни данни и данни за време до събитие
Съвместният модел за лонгитюдни данни и данни за време до събитие, формализиран от Tsiatis и Davidian през 2004 г. и разширен изчерпателно от Rizopoulos през 2012 г., едновременно оценява смесен модел за многократно измервани биомаркери и модел за преживяемост за времето до събитие, свързвайки двата процеса чрез общи случайни ефекти. Той решава два основни проблема, които по-прости подходи не могат да обработят: информативно отпадане от лонгитюдни проучвания и ендогенността на променящите се във времето биомаркери, използвани като ковариати в модел на Кокс.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Карта на методите
Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.
Източници
- Rizopoulos, D. (2012). Joint Models for Longitudinal and Time-to-Event Data. CRC Press. DOI: 10.1201/b12208 ↗
- Tsiatis, A.A. & Davidian, M. (2004). Joint Modeling of Longitudinal and Time-to-Event Data: An Overview. Statistica Sinica, 14(3), 809–834. link ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 1). Joint Model for Longitudinal and Time-to-Event Data. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/survival/joint-model-survival
Кой метод?
Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.
- Модел със споделена несигурност за клъстерни данни за преживяемостАнализ на преживяемостта↔ сравняване
- Оценител на преживяемостта на Каплан-МайерАнализ на преживяемостта↔ сравняване
- Анализ на ключови моменти за условна преживяемост и динамично прогнозиранеАнализ на преживяемостта↔ сравняване
- Смесен модел с ефектиСтатистика↔ сравняване
- Регресия на Кокс с времево-променливи ковариатиАнализ на преживяемостта↔ сравняване
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →