ScholarGate
Βοηθός

Σύγκριση μεθόδων

Εξετάστε τις επιλεγμένες μεθόδους δίπλα-δίπλα· οι γραμμές που διαφέρουν επισημαίνονται.

Παλινδρόμηση Επιβίωσης×Παραμετρική Ανάλυση Επιβίωσης Weibull×
ΠεδίοΣτατιστικήΑνάλυση Επιβίωσης
ΟικογένειαRegression modelSurvival analysis
Έτος προέλευσης1980s1951
ΔημιουργόςKalbfleisch & Prentice; Cox & OakesWaloddi Weibull
ΤύποςParametric survival modelFully parametric survival regression model
Θεμελιώδης πηγήKalbfleisch, J. D., & Prentice, R. L. (2002). The Statistical Analysis of Failure Time Data (2nd ed.). Wiley. ISBN: 978-0471363576Kalbfleisch, J. D. & Prentice, R. L. (2002). The Statistical Analysis of Failure Time Data (2nd ed.). Wiley. DOI ↗
Εναλλακτικές ονομασίεςaccelerated failure time model, AFT model, parametric survival model, time-to-event regressionweibull aft model, weibull survival model, parametric survival regression, Weibull Regresyonu — Parametrik Hayatta Kalma
Συναφείς34
ΣύνοψηSurvival regression models the time until an event occurs — such as death, failure, or relapse — as a function of covariates. Unlike ordinary regression, it properly accounts for censored observations (cases where the event had not yet occurred at the end of follow-up) by specifying a parametric distribution for the survival time and estimating covariate effects via maximum likelihood.Weibull regression is a fully parametric survival model, formalised by Kalbfleisch and Prentice, that assumes survival times follow a Weibull distribution. A shape parameter controls whether the hazard increases, decreases, or remains constant over time, while covariates shift the scale of the distribution to express how predictors affect survival.
ScholarGateΣύνολο δεδομένων
  1. v1
  2. 2 Πηγές
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 Πηγές
  3. PUBLISHED

Μετάβαση στην αναζήτηση Λήψη διαφανειών

ScholarGateΣύγκριση μεθόδων: Survival Regression · Weibull Regression. Ανακτήθηκε στις 2026-06-18 από https://scholargate.app/el/compare