Bayesowska analiza przeżycia
Bayesowska analiza przeżycia stosuje wnioskowanie bayesowskie do modeli czasu do zdarzenia — modeli proporcjonalnego ryzyka Coxa, modeli parametrycznych (Weibulla, wykładniczego) oraz modeli wyleczenia. Podejście to, kompleksowo sformalizowane przez Ibrahima, Chena i Sinhę (2001), koduje wcześniejszą wiedzę o współczynnikach ryzyka i współczynnikach regresji, a następnie aktualizuje ją za pomocą ocenzurowanych danych przeżycia, aby uzyskać posteriorowe ilorazy ryzyka i przedziały wiarygodności, a nie pojedyncze estymaty punktowe.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Źródła
- Ibrahim, J.G., Chen, M.-H. & Sinha, D. (2001). Bayesian Survival Analysis. Springer. DOI: 10.1007/978-1-4757-3447-8 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 1). Bayesian Survival Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/bayesian/bayesian-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.
- Regresja bayesowskaStatystyka bayesowska↔ compare
- Regresja proporcjonalnego hazardu CoxaAnaliza przeżycia↔ compare
- Estymator przeżycia Kaplana-MeieraAnaliza przeżycia↔ compare
- Parametryczny model regresji przeżycia WeibullaAnaliza przeżycia↔ compare
Cytowana przez
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →