So sánh phương pháp
Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.
| Phân tích sống còn Bayes× | Hồi quy sống sót tham số Weibull× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực≠ | Bayes | Phân tích sống còn |
| Họ≠ | Bayesian methods | Survival analysis |
| Năm ra đời≠ | 2001 | 1951 |
| Người khởi xướng≠ | Ibrahim, Chen & Sinha | Waloddi Weibull |
| Loại≠ | Bayesian time-to-event model | Fully parametric survival regression model |
| Công trình gốc≠ | Ibrahim, J.G., Chen, M.-H. & Sinha, D. (2001). Bayesian Survival Analysis. Springer. DOI ↗ | Kalbfleisch, J. D. & Prentice, R. L. (2002). The Statistical Analysis of Failure Time Data (2nd ed.). Wiley. DOI ↗ |
| Tên gọi khác≠ | bayesian sağkalım analizi, bayesian time-to-event analysis, bayesian hazard model | weibull aft model, weibull survival model, parametric survival regression, Weibull Regresyonu — Parametrik Hayatta Kalma |
| Liên quan | 4 | 4 |
| Tóm tắt≠ | Bayesian survival analysis applies Bayesian inference to time-to-event models — Cox proportional hazards, parametric (Weibull, exponential), and cure models. Formalised comprehensively by Ibrahim, Chen and Sinha (2001), the approach encodes prior knowledge about hazard rates and regression coefficients, then updates it with censored survival data to yield posterior hazard ratios and credible intervals rather than single point estimates. | 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. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|