ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

แบบจำลอง Accelerated Failure Time (AFT)×ตัวประมาณค่าการรอดชีพแบบแคปแลน-ไมเออร์×
สาขาวิชาการวิเคราะห์การอยู่รอดการวิเคราะห์การอยู่รอด
ตระกูลSurvival analysisSurvival analysis
ปีกำเนิด19921958
ผู้ริเริ่มWei, L. J. (seminal review 1992); origins in parametric survival literatureKaplan, E. L. & Meier, P.
ประเภทParametric survival regression modelNon-parametric survival estimator
แหล่งต้นตำรับWei, L. J. (1992). The Accelerated Failure Time Model: A Useful Alternative to the Cox Regression Model in Survival Analysis. Statistics in Medicine, 11(14–15), 1871–1879. DOI ↗Kaplan, E. L. & Meier, P. (1958). Nonparametric Estimation from Incomplete Observations. Journal of the American Statistical Association, 53(282), 457–481. DOI ↗
ชื่อเรียกอื่นAFT model, parametric survival regression, Hızlandırılmış Başarısızlık Zamanı Modeli (AFT)product-limit estimator, km curve, kaplan-meier sağkalım analizi
ที่เกี่ยวข้อง32
สรุปThe Accelerated Failure Time model is a parametric regression approach to survival analysis — formally reviewed and advocated by L. J. Wei in 1992 — in which covariates act as multiplicative factors that directly stretch or compress the time-to-event scale. Unlike the Cox proportional-hazards model, which models how covariates shift the hazard rate, AFT models express the covariate effect as an acceleration or deceleration of the time axis itself.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.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 3 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v2
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: Accelerated Failure Time Model · Kaplan-Meier. สืบค้นเมื่อ 2026-06-17 จาก https://scholargate.app/th/compare