贝叶斯生存模型的癌症复发预测评估与比较
统计方法学
2026-01-12 v2
摘要
复杂数据特征，如未建模的删失事件时间和具有时变效应的变量，常见于癌症复发研究中，给贝叶斯生存模型带来挑战。当前的预测模型检验和比较方法往往未能充分处理这些特征。本文通过引入针对性的预测评估与比较建议来弥合这一差距。我们的建议涵盖多种不同情景和模型。附带的代码以及我们的实现方式帮助使用开源软件复现结果并在实践中应用这些建议。
引用
@article{arxiv.2601.01662,
title = {Predictive Assessment and Comparison of Bayesian Survival Models for Cancer Recurrence},
author = {Saku Suorsa and Aki Vehtari},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.01662},
year = {2026}
}