The Analysis of Count Data: A Gentl

The Analysis of Count Data: A Gentle Introduction to Poisson Regression and Its Alternatives

Regression models for relative survival


Four approaches to estimating a regression model for relative survival using the method of maximum likelihood are described and compared. The underlying model is an additive hazards model where the total hazard is written as the sum of the known baseline hazard and the excess hazard associated with a diagnosis of cancer. The excess hazards are assumed to be constant within pre-specified bands of follow-up. The likelihood can be maximized directly or in the framework of generalized linear models. Minor differences exist due to, for example, the way the data are presented (individual, aggregated or grouped), and in some assumptions (e.g. distributional assumptions). The four approaches are applied to two real data sets and produce very similar estimates even when the assumption of proportional excess hazards is violated. The choice of approach to use in practice can, therefore, be guided by ease of use and availability of software. We recommend using a generalized linear model with a Poisson error structure based on collapsed data using exact survival times. The model can be estimated in any software package that estimates GLMs with user-defined link functions (including SAS, Stata, S-plus, and R) and utilizes the theory of generalized linear models for assessing goodness-of-fit and studying regression diagnostics. Copyright © 2004 John Wiley & Sons,

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การวิเคราะห์ข้อมูลจำนวน: แนะนำที่อ่อนโยน Poisson ถดถอยและทางเลือกแบบจำลองถดถอยเพื่อความอยู่รอดสัมพัทธ์สี่วิธีการประมาณแบบจำลองถดถอยเพื่อความอยู่รอดสัมพัทธ์โดยใช้โอกาสสูงสุดที่อธิบาย และเปรียบเทียบ รุ่นต้นแบบเป็นแบบอันตรายสารเติมแต่งที่อันตรายทั้งหมดถูกเขียนเป็นผลรวมของอันตรายรู้จักพื้นฐานและอันตรายเกินที่เกี่ยวข้องกับการวินิจฉัยโรคมะเร็ง อันตรายเกินจะถือว่ามีค่าคงภายในวงไว้ติดตามผล สามารถขยายโอกาสโดยตรง หรือในกรอบของรูปแบบเชิงเส้นทั่วไป ความแตกต่างเล็กน้อยมีอยู่เนื่อง จาก เช่น วิธีแสดงข้อมูล ( รวบรวมจัดกลุ่ม หรือบุคคล), และ ในบางข้อสมมติฐาน (เช่นมากสมมติฐาน) วิธีต่าง ๆ สี่ใช้กับชุดข้อมูลจริงสอง และประมาณการผลิตคล้ายกันมากแม้เมื่อสมมติฐานที่อันตรายเกินสัดส่วนละเมิด ทางเลือกของวิธีการใช้ในทางปฏิบัติสามารถ ดังนั้น ตามการใช้งานง่ายและพร้อมใช้งานของซอฟต์แวร์ เราแนะนำให้ใช้แบบจำลองเชิงเส้นทั่วไปกับโครงสร้างผิดพลาด Poisson อิงข้อมูลยุบใช้เวลาอยู่รอดแน่นอน รูปแบบที่สามารถประเมินในแพคเกจซอฟต์แวร์ใด ๆ ที่ประเมิน GLMs กับลิงค์ที่ผู้ใช้กำหนดฟังก์ชัน (รวมถึง SAS, Stata, S-พลัส และ R) และใช้ทฤษฎีของรูปแบบเชิงเส้นทั่วไปสำหรับประเมินความดีความพอดี และการศึกษาวิเคราะห์การถดถอย สงวนลิขสิทธิ์ © 2004 John Wiley & Sons

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์ข้อมูลจำนวน: อ่อนโยนรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการถดถอยปัวซองและทางเลือกในการใช้รูปแบบการถดถอยเพื่อความอยู่รอดญาติสี่วิธีการประเมินรูปแบบการถดถอยเพื่อความอยู่รอดญาติใช้วิธีการโอกาสสูงสุดจะมีคำอธิบายและเปรียบเทียบ รูปแบบพื้นฐานเป็นแบบเติมแต่งอันตรายที่เป็นอันตรายทั้งหมดจะถูกเขียนเป็นผลรวมของสิ่งที่อันตรายพื้นฐานที่รู้จักและอันตรายเกินกว่าที่เกี่ยวข้องกับการวินิจฉัยของโรคมะเร็งที่ อันตรายเกินกว่าจะถือว่าเป็นค่าคงที่อยู่ในวงดนตรีที่กำหนดไว้ล่วงหน้าของการติดตาม ความน่าจะสามารถขยายใหญ่สุดทางตรงหรือในกรอบของแบบจำลองเชิงเส้นทั่วไป แตกต่างกันเล็กน้อยเนื่องจากอยู่ตัวอย่างเช่นวิธีการที่ข้อมูลจะถูกนำเสนอ (บุคคลรวบรวมหรือจัดกลุ่ม) และในสมมติฐานบางอย่าง (เช่นสมมติฐานกระจาย) สี่วิธีการจะนำไปใช้สองชุดข้อมูลจริงและผลิตประมาณการที่คล้ายกันมากแม้ในขณะที่สมมติฐานของอันตรายเกินกว่าสัดส่วนการละเมิด ทางเลือกของวิธีการที่จะใช้ในทางปฏิบัติสามารถจึงได้รับคำแนะนำจากความสะดวกในการใช้งานและความพร้อมของซอฟแวร์ เราขอแนะนำให้ใช้รูปแบบเชิงเส้นทั่วไปที่มีโครงสร้างเป็นข้อผิดพลาด Poisson บนพื้นฐานของข้อมูลยุบโดยใช้เวลาการอยู่รอดแน่นอน รูปแบบที่สามารถประมาณในแพคเกจซอฟต์แวร์ใด ๆ ที่ประมาณการ GLMs กับที่ผู้ใช้กำหนดฟังก์ชั่นการเชื่อมโยง (รวมทั้งเอสเอ Stata, S-plus และ R) และใช้ทฤษฎีของแบบจำลองเชิงเส้นทั่วไปสำหรับการประเมินความดีของพอดีและศึกษาการวินิจฉัยการถดถอย . ลิขสิทธิ์© 2004 John Wiley & Sons,

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์ข้อมูลนับ : แนะนำอ่อนโยนที่จะถดถอยปัวซอและทางเลือกตัวแบบการถดถอยเพื่อความอยู่รอดของญาติสี่วิธีในการประมาณแบบจำลองสมการถดถอยเพื่อความอยู่รอดของญาติโดยใช้วิธีความควรจะเป็นสูงสุดจะอธิบายและเปรียบเทียบ ภายใต้รูปแบบเป็นรูปแบบที่อันตรายสารเติมแต่งที่อันตรายทั้งหมดเขียนเป็นจำนวนที่รู้จักกันคืออันตรายและส่วนเกินอันตรายที่เกี่ยวข้องกับการวินิจฉัยโรคมะเร็ง อันตรายเกินจะถือว่าเป็นค่าคงที่ภายในก่อนกำหนดวงของการติดตามผล โอกาสที่สามารถขยายได้โดยตรง หรือ ในกรอบของตัวแบบเชิงเส้นทั่วไป . ความแตกต่างเล็กน้อยอยู่เนื่องจาก ตัวอย่าง วิธีที่ข้อมูลจะแสดง ( บุคคล รวม หรือจัดกลุ่ม ) และในบางสมมติฐาน ( เช่นการแจกแจงสมมติฐาน ) สี่แนวทางจะใช้ข้อมูล 2 ชุด และผลิตจริงประมาณการที่คล้ายกันมากแม้ว่าสมมติฐานสัดส่วนเกินอันตรายเป็นละเมิด การเลือกวิธีการที่จะใช้ในการปฏิบัติงานได้ จึงได้รับการชี้นำจากความสะดวกในการใช้งานและประโยชน์ของซอฟต์แวร์ เราแนะนำให้ใช้โมเดลแบบเชิงเส้นที่มีโครงสร้างปัวซอข้อผิดพลาดขึ้นอยู่กับข้อมูลโดยใช้เวลาการอยู่รอดยุบแน่นอน แบบจำลองสามารถคำนวณในแพคเกจซอฟต์แวร์ที่ประมาณการ glms กับผู้ใช้ฟังก์ชั่นการเชื่อมโยง ( รวมทั้ง SAS , Language s-plus , และ R ) และใช้ทฤษฎีตัวแบบเชิงเส้นทั่วไป สำหรับการประเมินความสอดคล้องและศึกษาเชิงวิเคราะห์ข้อมูล สงวนลิขสิทธิ์สงวนลิขสิทธิ์ 2004 จอห์นนิ่ง & ลูกชาย