SRC-Stat 통계패키지를 이용한 생존분석
본 논문에서는 SRC-Stat 통계패키지를 이용하여 생존자료를 분석하는 방법을 소개한다. 본 패키지는 단변량 생존자료 분석을 위한 콕스의 비례위험모형 뿐만아니라, 다변량 생존자료분석을 위한 공통 및 지분 프레일티 모형과 같은 고급 생존분석법을 제공한다. 잘 알려져 있는 실제자료의 사용을 통해 본 패키지의 유용성을 예증한다. In this paper we introduce how to analyze survival data via a SRC-Stat statistical package. This provides classical su...
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Veröffentlicht in: | Ŭngyong tʻonggye yŏnʼgu 2015, 28(2), , pp.309-324 |
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Hauptverfasser: | , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | kor |
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Volltext |
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Zusammenfassung: | 본 논문에서는 SRC-Stat 통계패키지를 이용하여 생존자료를 분석하는 방법을 소개한다. 본 패키지는 단변량 생존자료 분석을 위한 콕스의 비례위험모형 뿐만아니라, 다변량 생존자료분석을 위한 공통 및 지분 프레일티 모형과 같은 고급 생존분석법을 제공한다. 잘 알려져 있는 실제자료의 사용을 통해 본 패키지의 유용성을 예증한다.
In this paper we introduce how to analyze survival data via a SRC-Stat statistical package. This provides classical survival analysis (e.g. Cox``s proportional hazards models for univariate survival data) as well as advanced survival analysis such as shared and nested frailty models for multivariate survival data. We illustrate the use of our package with practical data sets. |
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ISSN: | 1225-066X 2383-5818 |