Спільна модель для лонгітюдних даних та даних про час до події
Спільна модель для лонгітюдних даних та даних про час до події, формалізована Тсіатісом та Давідіан у 2004 році та всебічно розширена Різопулосом у 2012 році, одночасно оцінює модель змішаних ефектів для повторно вимірюваних біомаркерів та модель виживаності для часу до події, пов'язуючи два процеси через спільні випадкові ефекти. Вона вирішує дві основні проблеми, які не можуть бути вирішені простішими підходами: інформативне вибуття з лонгітюдних досліджень та ендогенність часозалежних біомаркерів, що використовуються як коваріати в моделі Кокса.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Карта методів
Околиця споріднених методів — виберіть вузол, щоб дослідити.
Джерела
- 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 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 1). Joint Model for Longitudinal and Time-to-Event Data. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/survival/joint-model-survival
Який метод?
Поставте цей метод поруч із його найближчими спорідненими й читайте їх пліч-о-пліч — бібліотека викладає книги на стіл; вибір за вами.
- Модель спільної невидимості для кластеризованих даних виживаностіАналіз виживаності↔ порівняти
- Оцінювач виживаності Каплана-МейєраАналіз виживаності↔ порівняти
- Аналіз контрольних точок для умовної виживаності та динамічного прогнозуванняАналіз виживаності↔ порівняти
- Змішана модель ефектівСтатистика↔ порівняти
- Регресія Кокса з коваріатами, що залежать від часуАналіз виживаності↔ порівняти
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →