ScholarGate
Asystent

Porównaj metody

Przeglądaj wybrane metody obok siebie; wiersze, które się różnią, są wyróżnione.

Regresja Coxa ze zmiennymi zależnymi od czasu×Estymator przeżycia Kaplana-Meiera×
DziedzinaAnaliza przeżyciaAnaliza przeżycia
RodzinaSurvival analysisSurvival analysis
Rok powstania19721958
TwórcaCox, D. R. (extended formulation by Therneau & Grambsch)Kaplan, E. L. & Meier, P.
TypSemi-parametric hazard regression modelNon-parametric survival estimator
Źródło pierwotneTherneau, T. M. & Grambsch, P. M. (2000). Modeling Survival Data: Extending the Cox Model. Springer. DOI ↗Kaplan, E. L. & Meier, P. (1958). Nonparametric Estimation from Incomplete Observations. Journal of the American Statistical Association, 53(282), 457–481. DOI ↗
Inne nazwytime-varying covariate Cox model, extended Cox model, Zamana Bağlı Kovaryatlı Cox Regresyonuproduct-limit estimator, km curve, kaplan-meier sağkalım analizi
Pokrewne42
PodsumowanieTime-dependent Cox regression is an extension of the standard Cox proportional hazards model, introduced through the counting-process formulation developed by Therneau and Grambsch (2000), that allows one or more predictor variables to take different values at different points in a subject's follow-up period. It is the method of choice whenever a covariate — such as a laboratory measurement, a medication dose, or a disease severity score — changes over time rather than remaining fixed from study entry.The Kaplan-Meier estimator, introduced by Kaplan and Meier in 1958, is a non-parametric method that estimates the survival curve — the probability of remaining event-free over time — from right-censored time-to-event data. The log-rank test is the companion procedure used to compare survival curves between groups.
ScholarGateZbiór danych
  1. v1
  2. 1 Źródła
  3. PUBLISHED
  1. v2
  2. 2 Źródła
  3. PUBLISHED

Przejdź do wyszukiwania Pobierz slajdy

ScholarGatePorównaj metody: Time-Dependent Cox Regression · Kaplan-Meier. Pobrano 2026-06-17 z https://scholargate.app/pl/compare