Suppr超能文献

使用对数线性模型进行发生率和生存率分析。

The analysis of rates and of survivorship using log-linear models.

作者信息

Holford T R

出版信息

Biometrics. 1980 Jun;36(2):299-305.

PMID:7407317
Abstract

Models are considered in which the underlying rate at which events occur has a log-linear relationship with covariates. It is shown that the estimation of parameters involves the solution of identical systems of equations for data from either a Poisson process, an exponential distribution, a survival model or a generalized log-linear model. This enables one to use algorithms for fitting log-linear models, such as iterative proportional fitting (IPF), for the analysis of rates or survivorship.

摘要

考虑这样的模型,其中事件发生的潜在速率与协变量具有对数线性关系。结果表明,参数估计涉及针对来自泊松过程、指数分布、生存模型或广义对数线性模型的数据求解相同的方程组。这使得人们能够使用诸如迭代比例拟合(IPF)等用于拟合对数线性模型的算法来分析速率或生存率。

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