เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| การถดถอยแบบรอดชีพ× | การถดถอยแบบพาราเมตริกแบบ Weibull× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา≠ | สถิติศาสตร์ | การวิเคราะห์การอยู่รอด |
| ตระกูล≠ | Regression model | Survival analysis |
| ปีกำเนิด≠ | 1980s | 1951 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Kalbfleisch & Prentice; Cox & Oakes | Waloddi Weibull |
| ประเภท≠ | Parametric survival model | Fully parametric survival regression model |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Kalbfleisch, J. D., & Prentice, R. L. (2002). The Statistical Analysis of Failure Time Data (2nd ed.). Wiley. ISBN: 978-0471363576 | Kalbfleisch, J. D. & Prentice, R. L. (2002). The Statistical Analysis of Failure Time Data (2nd ed.). Wiley. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | accelerated failure time model, AFT model, parametric survival model, time-to-event regression | weibull aft model, weibull survival model, parametric survival regression, Weibull Regresyonu — Parametrik Hayatta Kalma |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 3 | 4 |
| สรุป≠ | Survival regression models the time until an event occurs — such as death, failure, or relapse — as a function of covariates. Unlike ordinary regression, it properly accounts for censored observations (cases where the event had not yet occurred at the end of follow-up) by specifying a parametric distribution for the survival time and estimating covariate effects via maximum likelihood. | Weibull regression is a fully parametric survival model, formalised by Kalbfleisch and Prentice, that assumes survival times follow a Weibull distribution. A shape parameter controls whether the hazard increases, decreases, or remains constant over time, while covariates shift the scale of the distribution to express how predictors affect survival. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|