exponenta event banner

график

Постройте график функции выживания для ковариатной модели оставшегося срока службы

Описание

пример

plot(mdl) строит график базовой функции выживания соответствующей ковариатной модели выживания mdl по значению времени жизни, для которого он был вычислен. Данные графика хранятся в BaselineCumulativeHazard имущество mdl.

пример

plot(mdl,covariates) строит график функции выживания, вычисленной для ковариатных данных в covariates. Для получения функции выживания коэффициент опасности вычисляется с использованием ковариат и комбинируется с базовой функцией выживания.

Примеры

свернуть все

Загрузить данные обучения.

load('covariateData.mat')

Эти данные содержат время разряда батареи и соответствующую ковариатную информацию. Ковариатные переменные:

  • Температура

  • Груз

  • Производитель

Информация об изготовителе является категориальной переменной, которая должна быть закодирована.

Создайте ковариатную модель выживания.

mdl = covariateSurvivalModel;

Обучайте модель выживания, используя обучающие данные, указывая переменную времени жизни, переменные данных и кодированную переменную. Для этих данных обучения отсутствует переменная цензора.

fit(mdl,covariateData,"DischargeTime",["Temperature","Load","Manufacturer"],[],"Manufacturer")
Successful convergence: Norm of gradient less than OPTIONS.TolFun

Постройте график базовой функции выживания для модели.

plot(mdl)

Figure contains an axes. The axes with title Survival Function Plot contains an object of type stair. This object represents Baseline Survival Function.

Загрузить данные обучения.

load('covariateData.mat')

Эти данные содержат время разряда батареи и соответствующую ковариатную информацию. Ковариатные переменные:

  • Температура

  • Груз

  • Производитель

Информация об изготовителе является категориальной переменной, которая должна быть закодирована.

Создайте ковариатную модель выживания и обучайте ее, используя данные обучения.

mdl = covariateSurvivalModel('LifeTimeVariable',"DischargeTime",'LifeTimeUnit',"hours",...
   'DataVariables',["Temperature","Load","Manufacturer"],'EncodedVariables',"Manufacturer");
fit(mdl,covariateData)
Successful convergence: Norm of gradient less than OPTIONS.TolFun

Предположим, что у вас есть батарейный блок производства производителя B который был запущен для 30 часов. Создайте таблицу тестовых данных, содержащую время использования. DischargeTimeи измеренную температуру окружающей среды, TestAmbientTemperature, и нарисованный ток, TestBatteryLoad.

TestBatteryLoad = 25;
TestAmbientTemperature = 60; 
DischargeTime = hours(30);
TestData = timetable(TestAmbientTemperature,TestBatteryLoad,"B",'RowTimes',hours(30));
TestData.Properties.VariableNames = {'Temperature','Load','Manufacturer'};
TestData.Properties.DimensionNames{1} = 'DischargeTime';

Спрогнозировать значение RUL для батареи.

estRUL = predictRUL(mdl,TestData)
estRUL = duration
   38.337 hr

Постройте график функции выживания для ковариатных данных батареи.

plot(mdl,TestData)

Figure contains an axes. The axes with title Survival Function Plot contains 2 objects of type stair. These objects represent Baseline Survival Function, Current Survival Function.

Входные аргументы

свернуть все

Ковариатная модель выживания RUL, указанная как covariateSurvivalModel объект.

plot отображает данные в BaselineCumulativeHazard имущество mdl, который является массивом из двух столбцов. Второй столбец содержит значения базовых функций выживания, а первый столбец содержит соответствующие значения времени жизни. Значения срока службы выводятся на график в единицах, указанных LifeTimeUnits имущество mdl.

Текущие ковариатные значения для компонента, указанные как:

  • Вектор строки, элементы которого определяют только ковариатные значения компонента, а не значения времени жизни. Количество ковариатных значений должно соответствовать количеству и порядку столбцов ковариатных данных, используемых при оценке mdl использование fit.

  • table или timetable с одной строкой. Таблица должна содержать переменные, указанные в DataVariables имущество mdl.

Если ковариатные данные содержат кодированные переменные, то необходимо указать covariates использование table или timetable.

Для получения функции выживания коэффициент опасности вычисляется с использованием ковариат и комбинируется с базовой функцией выживания. Дополнительные сведения см. в разделе Модель пропорциональных рисков Кокса.

Представлен в R2018a