సర్వైవల్ అనాలిసిస్ అనేది బయోస్టాటిస్టిక్స్‌లో ఒక ముఖ్యమైన రంగం, ఇది టైమ్-టు-ఈవెంట్ డేటాను విశ్లేషించడంపై దృష్టి పెడుతుంది, ముఖ్యంగా వైద్య మరియు జీవ పరిశోధనలో. మనుగడ విశ్లేషణను అన్వేషించడానికి, ఈ ప్రాంతంలో ఉపయోగించే అధునాతన గణాంక పద్ధతులను అర్థం చేసుకోవడం చాలా అవసరం.
కాక్స్ ప్రొపోర్షనల్ హజార్డ్స్ మోడల్
కాక్స్ ప్రొపోర్షనల్ హజార్డ్స్ మోడల్ అనేది సర్వైవల్ అనాలిసిస్‌లో అత్యంత విస్తృతంగా ఉపయోగించే అధునాతన గణాంక పద్ధతుల్లో ఒకటి. ఇది ఒక వ్యక్తి యొక్క మనుగడ సమయం మరియు ప్రిడిక్టర్ వేరియబుల్స్ సమితి మధ్య సంబంధాన్ని పరిశీలించడానికి అనుమతిస్తుంది. మోడల్ ప్రమాద నిష్పత్తుల అంచనాలను అందిస్తుంది మరియు నిరంతర మరియు వర్గీకరణ ప్రిడిక్టర్ వేరియబుల్స్ రెండింటినీ నిర్వహించగలదు.
కప్లాన్-మీర్ ఎస్టిమేటర్
మనుగడ విశ్లేషణలో మరో కీలకమైన గణాంక సాంకేతికత కప్లాన్-మీర్ అంచనా. అసంపూర్ణమైన, సెన్సార్ చేయబడిన డేటా నుండి మనుగడ పనితీరును అంచనా వేయడానికి ఈ నాన్-పారామెట్రిక్ పద్ధతి ఉపయోగించబడుతుంది. కప్లాన్-మీర్ కర్వ్ కాలక్రమేణా మనుగడ సంభావ్యత యొక్క దృశ్యమాన ప్రాతినిధ్యాన్ని అందిస్తుంది, వివిధ సమూహాలు లేదా చికిత్సల పోలికను అనుమతిస్తుంది.
సర్వైవల్ అనాలిసిస్‌లో లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్
లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్ సాధారణంగా బైనరీ ఫలితాలతో అనుబంధించబడినప్పటికీ, ఇది మనుగడ విశ్లేషణలో కూడా ఉపయోగించబడుతుంది. సెన్సార్ చేయబడిన సర్వైవల్ టైమ్ డేటా కోసం బైనరీ ఫలితాలను ఉపయోగించడం ద్వారా, లాజిస్టిక్ రిగ్రెషన్ ప్రమాద నిష్పత్తులను అంచనా వేయడానికి మరియు మనుగడ సంభావ్యతపై ప్రిడిక్టర్ వేరియబుల్స్ ప్రభావాన్ని అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.
సమయం-ఆధారిత కోవేరియేట్లు
సర్వైవల్ విశ్లేషణ తరచుగా ప్రిడిక్టర్ వేరియబుల్స్ ప్రభావం కాలక్రమేణా మారే పరిస్థితులను ఎదుర్కొంటుంది. దీనిని పరిష్కరించడానికి, అధునాతన గణాంక పద్ధతులు సమయం-ఆధారిత కోవేరియేట్‌ల వినియోగాన్ని కలిగి ఉంటాయి. ఈ కోవేరియేట్లు సమయం పెరిగే కొద్దీ మనుగడ ఫలితాలపై మారుతున్న ప్రభావాలను మోడలింగ్ చేయడానికి అనుమతిస్తాయి, ఇది డేటా యొక్క మరింత ఖచ్చితమైన ప్రాతినిధ్యాన్ని అందిస్తుంది.
పారామెట్రిక్ సర్వైవల్ మోడల్స్
కప్లాన్-మీర్ ఎస్టిమేటర్ వంటి నాన్-పారామెట్రిక్ పద్ధతులతో పాటు, మనుగడ విశ్లేషణలో అధునాతన గణాంక పద్ధతులు పారామెట్రిక్ మనుగడ నమూనాలను కలిగి ఉంటాయి. ఈ నమూనాలు ఎక్స్‌పోనెన్షియల్, వీబుల్ లేదా లాగ్-నార్మల్ డిస్ట్రిబ్యూషన్‌ల వంటి మనుగడ సమయాల పంపిణీ గురించి నిర్దిష్ట అంచనాలను చేస్తాయి. డేటాకు ఈ పారామెట్రిక్ నమూనాలను అమర్చడం ద్వారా, పరిశోధకులు మనుగడ విధులు మరియు ప్రమాద రేట్ల అంచనాలను పొందవచ్చు.
పోటీ ప్రమాదాల విశ్లేషణ
మనుగడ విశ్లేషణ యొక్క మరొక ముఖ్యమైన అంశం పోటీ ప్రమాదాలను పరిగణలోకి తీసుకుంటుంది, ఇక్కడ వ్యక్తులు ఆసక్తిని కలిగించే సంఘటనను నిరోధించే వివిధ రకాల సంఘటనలను అనుభవించవచ్చు. అధునాతన గణాంక పద్ధతులు ఫైన్-గ్రే ప్రొపోర్షనల్ సబ్‌డిస్ట్రిబ్యూషన్ హజార్డ్స్ మోడల్ వంటి పద్ధతుల ద్వారా పోటీ ప్రమాదాలకు కారణమవుతాయి, ఇది పోటీ ప్రమాదాల సమక్షంలో సబ్‌డిస్ట్రిబ్యూషన్ ప్రమాద నిష్పత్తులను అంచనా వేయడానికి అనుమతిస్తుంది.
తరచుగా మరియు బయేసియన్ విధానాలు
మనుగడ విశ్లేషణలో అధునాతన గణాంక పద్ధతులు మోడలింగ్ మరియు అనుమితికి తరచుగా మరియు బయేసియన్ విధానాలను కలిగి ఉంటాయి. తరచుగా ఉపయోగించే పద్ధతులు పారామీటర్ అంచనా మరియు పరికల్పన పరీక్షపై దృష్టి సారిస్తుండగా, బయేసియన్ పద్ధతులు పూర్వపు నమ్మకాలపై ఆధారపడతాయి మరియు పృష్ఠ పంపిణీలను పొందేందుకు గమనించిన డేటాతో వాటిని అప్‌డేట్ చేస్తాయి. ఈ విధానాల మధ్య ఎంపిక మనుగడ విశ్లేషణ అధ్యయనాల వివరణ మరియు అమలును గణనీయంగా ప్రభావితం చేస్తుంది.
మెషిన్ లెర్నింగ్ మరియు సర్వైవల్ అనాలిసిస్
డేటా సైన్స్ టెక్నిక్‌ల అభివృద్ధితో, మెషిన్ లెర్నింగ్ మనుగడ విశ్లేషణలో కూడా విలీనం చేయబడింది. రాండమ్ సర్వైవల్ ఫారెస్ట్‌లు, సపోర్ట్ వెక్టార్ మెషీన్‌లు మరియు డీప్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ వంటి సాంకేతికతలు సంక్లిష్ట మనుగడ డేటాను విశ్లేషించడానికి మరియు ఫలితాలను మరింత అనుకూలమైన మరియు సౌకర్యవంతమైన పద్ధతిలో అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించబడ్డాయి.
ముగింపు
బయోస్టాటిస్టిక్స్‌లోని మనుగడ విశ్లేషణ క్షేత్రం సమయం-టు-ఈవెంట్ డేటాను సమర్థవంతంగా విశ్లేషించడానికి అధునాతన గణాంక పద్ధతుల శ్రేణిపై ఆధారపడుతుంది. కాక్స్ ప్రొపోర్షనల్ హజార్డ్స్ మోడల్ మరియు కప్లాన్-మీర్ ఎస్టిమేటర్ నుండి పారామెట్రిక్ సర్వైవల్ మోడల్స్ మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ అప్రోచ్‌ల వరకు, ఈ పద్ధతులు వైద్య మరియు జీవ పరిశోధనలో మనుగడ ఫలితాలపై విలువైన అంతర్దృష్టులను పొందేందుకు పరిశోధకులను సాధనాలతో సన్నద్ధం చేస్తాయి.