Bayesian Kaplan-Meier analysis
Bayesian Kaplan-Meier analysis extends the classical Kaplan-Meier estimator by placing a prior distribution over the survival function and updating it with observed time-to-event data to obtain a full posterior distribution for the survival curve. This approach, rooted in Susarla and Van Ryzin's 1976 Dirichlet-process framework, yields credible intervals rather than confidence intervals and enables coherent incorporation of prior clinical knowledge, making it particularly valuable in small-sample or early-phase clinical settings.
উৎস রেকর্ড
পদ্ধতির উৎস রেকর্ড থেকে উদ্ধৃতিগুলি হুবহু অনুলিপি করা হয়েছে। এগুলি থেকে কোনও দাবি-স্তরের যাচাইকরণ অনুমান করা হয় না।
- Susarla, V., & Van Ryzin, J. (1976). Nonparametric Bayesian estimation of survival curves from incomplete observations. Journal of the American Statistical Association, 71(356), 897–902. · DOI 10.1080/01621459.1976.10480966
- Diaconis, P., & Freedman, D. (1986). On the consistency of Bayes estimates. The Annals of Statistics, 14(1), 1–26. · DOI 10.1214/aos/1176349830
কিউরেটেড দাবি
প্রমাণ লেজারে দাবিগুলি সংরক্ষিত আছে, প্রতিটির নিজস্ব মূল্যায়ন সহ।
প্রমাণ লেজারে কিছু না থাকলে এই ভিউ কোনও দাবি মূল্যায়ন তৈরি করে না।
সম্পর্কিত পদ্ধতি
পদ্ধতি গ্রাফ থেকে তৈরি এবং মেশিন-প্রস্তাবিত সম্পর্ক হিসাবে দেখানো হয়েছে — কোনও প্রমাণ দাবি অনুমান করা হয় না।