Các mô hình hồi quy tham số đầy đủ Fully parametric regression models Giới thiệu Ở bài học trước, chúng ta đã làm chủ mô hình Cox Proportional Hazards (PH), một công cụ mạnh mẽ nhờ tính linh hoạt của nó. Mô hình Cox không yêu cầu chúng ta phải biết trước hình dạng của (baseline hazard function). Tuy nhiên, chính sự linh hoạt này đôi khi lại là một điểm yếu. Thứ nhất, nó dựa trên giả định “tỷ lệ rủi ro có điều kiện” khá chặt chẽ, và chúng ta đã thấy giả định này có thể bị vi phạm. Thứ hai, mô hình Cox không cho phép chúng ta ước lượng trực tiếp các đại lượng quan trọng như thời gian sống sót trung bình kỳ vọng. Vậy, có giải pháp nào khác không? Câu trả lời nằm ở các mô hình tham số đầy đủ (fully parametric models). Thay vì để hàm rủi ro nền không xác định, các mô hình này đưa ra một giả định cụ thể về hình dạng của nó, dựa …