ਸਰਵਾਈਵਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੁਝ ਉੱਨਤ ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਕੀ ਹਨ?

ਸਰਵਾਈਵਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੁਝ ਉੱਨਤ ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਕੀ ਹਨ?

ਸਰਵਾਈਵਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਬਾਇਓਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖੇਤਰ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਅਤੇ ਜੈਵਿਕ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਸਮੇਂ-ਤੋਂ-ਇਵੈਂਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਰਵਾਈਵਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਉੱਨਤ ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

Cox ਅਨੁਪਾਤਕ ਖਤਰੇ ਮਾਡਲ

ਕੋਕਸ ਅਨੁਪਾਤਕ ਖਤਰਿਆਂ ਦਾ ਮਾਡਲ ਸਰਵਾਈਵਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਉੱਨਤ ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਇਹ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਬਚਾਅ ਦੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਖਤਰੇ ਦੇ ਅਨੁਪਾਤ ਦੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਿਰੰਤਰ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਕਪਲਨ-ਮੀਅਰ ਅਨੁਮਾਨਕ

ਸਰਵਾਈਵਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮੁੱਖ ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕ ਕੈਪਲਨ-ਮੀਅਰ ਅਨੁਮਾਨਕ ਹੈ। ਇਹ ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਵਿਧੀ ਅਧੂਰੇ, ਸੈਂਸਰ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਰਵਾਈਵਲ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਕਪਲਨ-ਮੀਅਰ ਵਕਰ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਚਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮੂਹਾਂ ਜਾਂ ਇਲਾਜਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਸਰਵਾਈਵਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ

ਜਦੋਂ ਕਿ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਾਈਨਰੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਬਚਾਅ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸੈਂਸਰ ਕੀਤੇ ਸਰਵਾਈਵਲ ਟਾਈਮ ਡੇਟਾ ਲਈ ਬਾਈਨਰੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਖਤਰੇ ਦੇ ਅਨੁਪਾਤ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਬਚਾਅ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਸਮਾਂ-ਨਿਰਭਰ ਕੋਵੇਰੀਏਟਸ

ਸਰਵਾਈਵਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਕਸਰ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਉੱਨਤ ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ-ਨਿਰਭਰ ਕੋਵੇਰੀਏਟਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਕੋਵੇਰੀਏਟਸ ਸਮੇਂ ਦੇ ਵਧਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਬਚਾਅ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਬਦਲਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਦੇ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਸਰਵਾਈਵਲ ਮਾਡਲ

ਕੈਪਲਨ-ਮੀਅਰ ਐਸਟੀਮੇਟਰ ਵਰਗੀਆਂ ਗੈਰ-ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਵਿਧੀਆਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਰਵਾਈਵਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਉੱਨਤ ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਸਰਵਾਈਵਲ ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਬਚਾਅ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਵੰਡ ਬਾਰੇ ਖਾਸ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਘਾਤਕ, ਵੇਈਬੁਲ, ਜਾਂ ਲੌਗ-ਆਮ ਵੰਡ। ਇਹਨਾਂ ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਕਰਕੇ, ਖੋਜਕਰਤਾ ਬਚਾਅ ਕਾਰਜਾਂ ਅਤੇ ਖਤਰੇ ਦੀਆਂ ਦਰਾਂ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ

ਬਚਾਅ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਇਕ ਹੋਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਵਿਅਕਤੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦੀ ਘਟਨਾ ਨੂੰ ਵਾਪਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕਦੇ ਹਨ। ਉੱਨਤ ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਫਾਈਨ-ਗ੍ਰੇ ਅਨੁਪਾਤਕ ਸਬ-ਡਿਸਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨ ਹੈਜ਼ਰਡਜ਼ ਮਾਡਲ ਵਰਗੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਰਾਹੀਂ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਲਈ ਲੇਖਾ ਜੋਖਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੇ ਜੋਖਮਾਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਵਿੱਚ ਉਪ-ਵੰਡ ਖਤਰੇ ਦੇ ਅਨੁਪਾਤ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਟਿਸਟ ਅਤੇ ਬਾਏਸੀਅਨ ਪਹੁੰਚ

ਸਰਵਾਈਵਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਉੱਨਤ ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਮਾਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਟਿਸਟ ਅਤੇ ਬਾਏਸੀਅਨ ਪਹੁੰਚ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਫ੍ਰੀਕੁਐਂਟਿਸਟ ਵਿਧੀਆਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਟੈਸਟਿੰਗ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਬਾਏਸੀਅਨ ਵਿਧੀਆਂ ਪੂਰਵ ਵਿਸ਼ਵਾਸਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਪਿਛਲਾ ਵੰਡ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰੀਖਣ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਅਪਡੇਟ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਪਹੁੰਚਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਚੋਣ ਸਰਵਾਈਵਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਧਿਐਨਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਸਰਵਾਈਵਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ

ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਵੀ ਬਚਾਅ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਜੋੜ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਚਾਅ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਕੂਲ ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਬੇਤਰਤੀਬ ਬਚਾਅ ਜੰਗਲ, ਸਹਾਇਤਾ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਅਤੇ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ।

ਸਿੱਟਾ

ਬਾਇਓਸਟੈਟਿਸਟਿਕਸ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਰਵਾਈਵਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਖੇਤਰ ਸਮੇਂ-ਤੋਂ-ਇਵੈਂਟ ਡੇਟਾ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਨਤ ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੀਮਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੌਕਸ ਅਨੁਪਾਤਕ ਖਤਰਿਆਂ ਦੇ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਕਪਲਨ-ਮੀਅਰ ਅਨੁਮਾਨਕ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਪੈਰਾਮੀਟ੍ਰਿਕ ਸਰਵਾਈਵਲ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪਹੁੰਚਾਂ ਤੱਕ, ਇਹ ਤਕਨੀਕਾਂ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮੈਡੀਕਲ ਅਤੇ ਜੀਵ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਬਚਾਅ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਕੀਮਤੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਧਨਾਂ ਨਾਲ ਲੈਸ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਵਿਸ਼ਾ
ਸਵਾਲ