笔记_Prognosis_week3

本文探讨了生存分析模型的特征,包括随时间降低的存活可能性,从1开始至0结束的趋势,以及右删失、研究结束删失和失访删失的概念。介绍了生存率估计的方法,如假设右删失患者立即死亡或永不死亡,以及使用条件概率的Kaplan-Meier估计方法。

Survival Estimate function on the whole population

一. Survival Model feature
a) Decreasing survive possibility as time goes on. b) Start at 1 and end at 0.

二. Censoring (实验终止)

  • Right censoring: the timed the event is only known to exceed a
    certain value(18+)
  • The end-of-study censoring (the i_2 in the following figure)
  • Lost-to-follow-up censoring(the i_3 in the following figure)
    在这里插入图片描述
    三. Estimate method
  1. assume the right censor patient die immediately(18+——18)
  2. assume the right censor patient never die(18+——infinite)
  3. use conditional probability(Kaplan-Meier Estimation):
    The probability of survival past 25
    =P(t>25)
    =P(t>=26,t>=25,…,t>=2,t>=1,t>=0)
    =P(t>=26|t>=25)…P(t>=1|t>=0)P(t>=0)
    =P(t>=26|t>=25)…P(t>=1|t>=0)
    =[1-P(t=25|t>=25)]…[1-P(t=0|t>=0)]
    在这里插入图片描述
    四. The result of the estimate
    ##New Estimate refer to the one that use conditional probability
    在这里插入图片描述
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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