Longitudinal and Time-to-Event Data-র জন্য Joint Model
Longitudinal and time-to-event data-র জন্য Joint Model, যা Tsiatis এবং Davidian ২০০৪ সালে আনুষ্ঠানিকভাবে প্রণয়ন করেন এবং Rizopoulos ২০১২ সালে বিস্তারিতভাবে সম্প্রসারিত করেন, এটি একইসাথে বারবার পরিমাপ করা বায়োমার্কারগুলির জন্য একটি মিশ্র-প্রভাব মডেল (mixed-effects model) এবং একটি ঘটনার জন্য সময়-ভিত্তিক একটি সারভাইভাল মডেল (survival model) অনুমান করে। এই দুটি প্রক্রিয়া সাধারণ র্যান্ডম ইফেক্টস (random effects)-এর মাধ্যমে সংযুক্ত থাকে। এটি দুটি প্রধান সমস্যা সমাধান করে যা সরল পদ্ধতিগুলি পরিচালনা করতে পারে না: লঙ্গিচুডিনাল স্টাডিজ থেকে তথ্যপূর্ণ ড্রপআউট (informative dropout) এবং Cox মডেলে সহপরিবর্তনশীল (covariates) হিসাবে ব্যবহৃত সময়-পরিবর্তনশীল বায়োমার্কারগুলির এন্ডোজেনেইটি (endogeneity)।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
পদ্ধতি-মানচিত্র
সম্পর্কিত পদ্ধতিসমূহের প্রতিবেশ — অন্বেষণ করতে একটি নোড নির্বাচন করুন।
উৎস
- 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 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 1). Joint Model for Longitudinal and Time-to-Event Data. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/survival/joint-model-survival
কোন পদ্ধতি?
এই পদ্ধতিটিকে তার নিকটতম সমগোত্রীয়দের পাশে রাখুন এবং পাশাপাশি পড়ুন — গ্রন্থাগার বইগুলি টেবিলে সাজিয়ে দেয়; নির্বাচন আপনার।
- Clustered Survival Data-র জন্য Shared Frailty Modelউত্তরজীবিতা↔ তুলনা করুন
- Kaplan-Meier Survival Estimatorউত্তরজীবিতা↔ তুলনা করুন
- শর্তাধীন বেঁচে থাকার জন্য ল্যান্ডমার্ক বিশ্লেষণ এবং ডাইনামিক প্রেডিকশনউত্তরজীবিতা↔ তুলনা করুন
- মিশ্র প্রভাব মডেল (Mixed Effects Model)পরিসংখ্যান↔ তুলনা করুন
- Cox Regression with Time-Varying Covariatesউত্তরজীবিতা↔ তুলনা করুন
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →