Mô hình thời gian thất bại tăng tốc (AFT) Accelerated failure-time (aft) models Một cách nhìn khác về thời gian Trong bài học trước, chúng ta đã tập trung vào Mô hình Nguy cơ Tỷ lệ (PH), nơi các biến giải thích được giả định là có tác động nhân lên đối với hàm nguy cơ cơ sở. Cách diễn giải cốt lõi của chúng ta xoay quanh Tỷ lệ Nguy cơ (Hazard Ratio – HR), cho biết rủi ro của một nhóm cao hơn hay thấp hơn bao nhiêu lần so với nhóm khác. Đây là một cách tiếp cận cực kỳ mạnh mẽ và phổ biến. Tuy nhiên, đó không phải là cách duy nhất để mô hình hóa dữ liệu sống sót. Bài học này sẽ giới thiệu một họ mô hình lớn thứ hai: Mô hình Thời gian Thất bại Tăng tốc (Accelerated Failure-Time – AFT). Thay vì hỏi “Các biến giải thích ảnh hưởng đến *nguy cơ* như thế nào?”, mô hình AFT hỏi một câu hỏi trực quan hơn: “Các biến giải thích …
Các bài đã xem
- Mô hình nhân tố và mô hình CCC
- Thực hành dự báo biến động với mô hình GARCH
- Hệ thống hóa kiến thức GARCH
- Thực hành ước lượng mô hình CIR
- Lý thuyết Giới hạn và Chỉ số Cực đoan
- Ước lượng dựa trên mô phỏng (Phần 2)
- Các họ mô hình GARCH mở rộng
- Mô hình tự hồi quy véc-tơ (VAR)
- Mô hình Hiệu ứng Ngẫu nhiên hai chiều
-
Xem thêm