Совместная модель для продольных данных и данных о времени до наступления события
Совместная модель для продольных данных и данных о времени до наступления события, формализованная Tsiatis и Davidian в 2004 году и всесторонне расширенная Rizopoulos в 2012 году, одновременно оценивает смешанную модель для повторно измеряемых биомаркеров и модель выживаемости для времени до наступления события, связывая два процесса через общие случайные эффекты. Она решает две основные проблемы, которые не могут быть решены более простыми подходами: информативное выбытие из продольных исследований и эндогенность зависящих от времени биомаркеров, используемых в качестве ковариат в модели Кокса.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Joint Model for Longitudinal and Time-to-Event Data. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/survival/joint-model-survival
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Модель общего случайного эффекта для кластеризованных данных выживаемостиАнализ выживаемости↔ сравнить
- Оценщик Каплана-МайераАнализ выживаемости↔ сравнить
- Landmark AnalysisАнализ выживаемости↔ сравнить
- Модель со смешанными эффектамиСтатистика↔ сравнить
- Регрессия Кокса с изменяющимися во времени ковариатамиАнализ выживаемости↔ сравнить
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →