Bayesian Kaplan-Meier analysis
Bayesian Kaplan-Meier analysis extends the classical Kaplan-Meier estimator by placing a prior distribution over the survival function and updating it with observed time-to-event data to obtain a full posterior distribution for the survival curve. This approach, rooted in Susarla and Van Ryzin's 1976 Dirichlet-process framework, yields credible intervals rather than confidence intervals and enables coherent incorporation of prior clinical knowledge, making it particularly valuable in small-sample or early-phase clinical settings.
Hồ sơ nguồn
Các trích dẫn được sao chép nguyên văn từ hồ sơ nguồn của phương pháp. Không có xác minh cấp độ yêu cầu nào được suy ra từ chúng.
- Susarla, V., & Van Ryzin, J. (1976). Nonparametric Bayesian estimation of survival curves from incomplete observations. Journal of the American Statistical Association, 71(356), 897–902. · DOI 10.1080/01621459.1976.10480966
- Diaconis, P., & Freedman, D. (1986). On the consistency of Bayes estimates. The Annals of Statistics, 14(1), 1–26. · DOI 10.1214/aos/1176349830
Các yêu cầu được tuyển chọn
Các yêu cầu được lưu trữ trong sổ cái bằng chứng, mỗi yêu cầu có đánh giá riêng.
Chế độ xem này không tạo ra đánh giá yêu cầu khi sổ cái không có.
Các phương pháp liên quan
Được tạo từ biểu đồ phương pháp và hiển thị dưới dạng các mối quan hệ được đề xuất bởi máy — không có yêu cầu bằng chứng nào được suy ra.