ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನ ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಸಮಯದಿಂದ ಈವೆಂಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು, ಈ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾದ ಸುಧಾರಿತ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
ಕಾಕ್ಸ್ ಅನುಪಾತದ ಅಪಾಯಗಳ ಮಾದರಿ
ಕಾಕ್ಸ್ ಅನುಪಾತದ ಅಪಾಯಗಳ ಮಾದರಿಯು ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಸುಧಾರಿತ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತಂತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಇದು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಬದುಕುಳಿಯುವ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯು ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತಗಳ ಅಂದಾಜುಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರಂತರ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಯ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಅಸ್ಥಿರ ಎರಡನ್ನೂ ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲದು.
ಕಪ್ಲಾನ್-ಮೇಯರ್ ಅಂದಾಜುಗಾರ
ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತಂತ್ರವೆಂದರೆ ಕಪ್ಲಾನ್-ಮೇಯರ್ ಅಂದಾಜುಗಾರ. ಅಪೂರ್ಣ, ಸೆನ್ಸಾರ್ ಮಾಡಲಾದ ಡೇಟಾದಿಂದ ಬದುಕುಳಿಯುವ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಈ ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಲ್ಲದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಪ್ಲಾನ್-ಮೇಯರ್ ಕರ್ವ್ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಬದುಕುಳಿಯುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ದೃಶ್ಯ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ವಿವಿಧ ಗುಂಪುಗಳು ಅಥವಾ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳ ಹೋಲಿಕೆಗೆ ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಸರ್ವೈವಲ್ ಅನಾಲಿಸಿಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್
ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬೈನರಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ, ಇದು ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ ಬಳಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ. ಸೆನ್ಸಾರ್ ಮಾಡಲಾದ ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆಯ ಸಮಯದ ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ ಬೈನರಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಬದುಕುಳಿಯುವ ಸಂಭವನೀಯತೆಗಳ ಮೇಲೆ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.
ಸಮಯ-ಅವಲಂಬಿತ ಕೋವೇರಿಯೇಟ್‌ಗಳು
ಸರ್ವೈವಲ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಭವಿಷ್ಯಸೂಚಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಪ್ರಭಾವವು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ಸುಧಾರಿತ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತಂತ್ರಗಳು ಸಮಯ-ಅವಲಂಬಿತ ಕೋವೇರಿಯೇಟ್‌ಗಳ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಈ ಕೋವೇರಿಯೇಟ್‌ಗಳು ಸಮಯ ಮುಂದುವರೆದಂತೆ ಬದುಕುಳಿಯುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಬದಲಾಗುವ ಪ್ರಭಾವಗಳ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಡೇಟಾದ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಪ್ರಾತಿನಿಧ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಸರ್ವೈವಲ್ ಮಾದರಿಗಳು
ಕಪ್ಲಾನ್-ಮೇಯರ್ ಎಸ್ಟಿಮೇಟರ್‌ನಂತಹ ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಅಲ್ಲದ ವಿಧಾನಗಳ ಜೊತೆಗೆ, ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಮುಂದುವರಿದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತಂತ್ರಗಳು ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಬದುಕುಳಿಯುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಘಾತೀಯ, ವೈಬುಲ್ ಅಥವಾ ಲಾಗ್-ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿತರಣೆಗಳಂತಹ ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆಯ ಸಮಯದ ವಿತರಣೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಈ ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಡೇಟಾಗೆ ಅಳವಡಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸಂಶೋಧಕರು ಬದುಕುಳಿಯುವ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ದರಗಳ ಅಂದಾಜುಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು.
ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಅಪಾಯಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುವುದು, ಅಲ್ಲಿ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಆಸಕ್ತಿಯ ಘಟನೆಯ ಸಂಭವವನ್ನು ತಡೆಯುವ ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಅನುಭವಿಸಬಹುದು. ಸುಧಾರಿತ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತಂತ್ರಗಳು ಫೈನ್-ಗ್ರೇ ಅನುಪಾತದ ಉಪವಿತರಣಾ ಅಪಾಯಗಳ ಮಾದರಿಯಂತಹ ವಿಧಾನಗಳ ಮೂಲಕ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಅಪಾಯಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಿವೆ, ಇದು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಅಪಾಯಗಳ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ಉಪವಿತರಣೆ ಅಪಾಯದ ಅನುಪಾತಗಳನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಫ್ರೀಕ್ವೆಂಟಿಸ್ಟ್ ಮತ್ತು ಬೇಸಿಯನ್ ಅಪ್ರೋಚಸ್
ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಸುಧಾರಿತ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ತಂತ್ರಗಳು ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಯಕ್ಕೆ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಮತ್ತು ಬೇಯೆಸಿಯನ್ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಪುನರಾವರ್ತಿತ ವಿಧಾನಗಳು ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಅಂದಾಜು ಮತ್ತು ಊಹೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದರೆ, ಬೇಯೆಸಿಯನ್ ವಿಧಾನಗಳು ಹಿಂದಿನ ನಂಬಿಕೆಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ ಮತ್ತು ಹಿಂಭಾಗದ ವಿತರಣೆಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಗಮನಿಸಿದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಅವುಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ವಿಧಾನಗಳ ನಡುವಿನ ಆಯ್ಕೆಯು ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಅಧ್ಯಯನಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನದ ಮೇಲೆ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ.
ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ
ದತ್ತಾಂಶ ವಿಜ್ಞಾನ ತಂತ್ರಗಳ ಪ್ರಗತಿಯೊಂದಿಗೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಸಹ ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಬದುಕುಳಿಯುವ ಅರಣ್ಯಗಳು, ಬೆಂಬಲ ವೆಕ್ಟರ್ ಯಂತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳಂತಹ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಕೀರ್ಣ ಬದುಕುಳಿಯುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ.
ತೀರ್ಮಾನ
ಬಯೋಸ್ಟಾಟಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್‌ನೊಳಗೆ ಬದುಕುಳಿಯುವ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರವು ಸಮಯದಿಂದ ಈವೆಂಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸುಧಾರಿತ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತಂತ್ರಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ. ಕಾಕ್ಸ್ ಅನುಪಾತದ ಅಪಾಯಗಳ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಕಪ್ಲಾನ್-ಮೇಯರ್ ಅಂದಾಜುಗಾರರಿಂದ ಪ್ಯಾರಾಮೆಟ್ರಿಕ್ ಬದುಕುಳಿಯುವ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಧಾನಗಳವರೆಗೆ, ಈ ತಂತ್ರಗಳು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಬದುಕುಳಿಯುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಮೌಲ್ಯಯುತ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಶೋಧಕರನ್ನು ಸಜ್ಜುಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.