Survival analysis
Longitudinal Data와 Time-to-Event Data를 위한 결합 모형
Longitudinal Data와 Time-to-Event Data를 위한 결합 모형은 2004년 Tsiatis와 Davidian에 의해 형식화되었고 2012년 Rizopoulos에 의해 포괄적으로 확장되었으며, 반복 측정된 바이오마커에 대한 혼합 효과 모형과 사건 발생까지의 시간을 위한 생존 모형을 동시에 추정하고 공유 무작위 효과를 통해 두 과정을 연결합니다. 이 모형은 단순한 접근 방식으로는 처리할 수 없는 두 가지 주요 문제, 즉 종단 연구에서의 정보성 탈락과 Cox 모형에서 공변량으로 사용되는 시간 가변 바이오마커의 내재성을 해결합니다.
방법 전문 읽기
회원 전용
로그인무료 계정으로 로그인하면 이 섹션을 읽을 수 있습니다.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
출처
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 1). Joint Model for Longitudinal and Time-to-Event Data. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/survival/joint-model-survival
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- 클러스터링된 생존 데이터에 대한 공유 취약성 모형생존분석↔ compare
- Kaplan-Meier 생존 추정량생존분석↔ compare
- 조건부 생존 및 동적 예측을 위한 랜드마크 분석생존분석↔ compare
- Mixed Effects Model통계학↔ compare
- 시간 의존적 Cox 회귀생존분석↔ compare