exponenta event banner

Анализ данных о сроке службы

Непараметрические и полупараметрические методы анализа данных о надежности и выживаемости

Анализ выживания - это анализ времени до события, то есть когда интересующим результатом является время до наступления события. Примерами времени до событий являются время до заражения, повторного возникновения заболевания или восстановления в науках о здоровье; продолжительность безработицы в экономике; время до отказа части машины или срок службы лампочек в технике и так далее.

Для выполнения анализа выживаемости:

  • Подгонка модели к данным. Используйте одну или несколько функций, перечисленных на этой странице в разделе Анализ данных о времени жизни или Модели пропорциональных рисков Кокса.

  • Постройте график или проанализируйте подобранную модель, используя методы из примеров, перечисленных на этой странице в разделе Темы, или используя функции моделей пропорциональных рисков Кокса.

fitcox функция обеспечивает объектно-ориентированный способ подбора модели пропорциональных рисков Кокса. Получающееся CoxModel содержит множество статистических данных и методов для анализа. coxphfit является более старой функцией для подгонки моделей Кокса, которая также позволяет генерировать код.

Функции

развернуть все

ksdensityОценка функции сглаживания ядра для одномерных и двухмерных данных
mleОценки максимального правдоподобия
mlecovАсимптотическая ковариация максимальных оценщиков правдоподобия
evfitОценки параметров экстремальных значений
expfitЭкспоненциальные оценки параметров
gamfitОценки гамма-параметров
lognfitОценки логнормальных параметров
normfitОценки нормальных параметров
wblfitОценки параметров Вейбулла
fitdistПодгонка объекта распределения вероятности к данным
dfittoolПриложение Open Distribution Fitter
ecdfЭмпирическая кумулятивная функция распределения
ecdfhistГистограмма на основе эмпирической кумулятивной функции распределения
plotSurvivalГрафик функции выживания модели пропорциональных рисков Кокса
probplotВероятностные графики
wblplotГрафик вероятности Вейбулла

Подогнать модель пропорциональных рисков Кокса

coxphfitРегрессия пропорциональных рисков Кокса

Подгонка CoxModel Объект

fitcoxСоздание модели пропорциональных рисков Кокса

CoxModel Методы

coefciДоверительный интервал для коэффициентов модели пропорциональных рисков Кокса
hazardratioОценка опасности модели Кокса относительно базовой линии
linhyptestТесты линейной гипотезы по коэффициентам модели Кокса
plotSurvivalГрафик функции выживания модели пропорциональных рисков Кокса
survivalРасчет выживаемости модели пропорциональных рисков Кокса

Объекты

CoxModelМодель пропорциональных рисков Кокса

Темы

Что такое анализ выживания?

Узнайте о цензуре, данных о выживании, а также о функциях выживших и опасностях.

Функции выживших для двух групп

Найдите эмпирические функции выживших и параметрические функции выживших, используя распределение Burr типа XII, соответствующее данным для двух групп.

Функции опасностей и выживших для различных групп

Оценка и построение графика кумулятивной опасности и функций выживших для различных групп.

Метод Каплана-Мейера

Оцените эмпирическую опасность, выжившие и кумулятивные функции распределения.

Модель пропорциональных рисков Кокса

Скорректируйте оценки выживаемости, чтобы количественно оценить влияние переменных предиктора.

Объект модели пропорциональных рисков Кокса

Создайте данные для модели Кокса с тремя уровнями стратификации, затем подгоните и проанализируйте полученную модель.

Модель пропорциональных рисков Кокса для цензурированных данных

Создайте модель пропорциональных рисков Кокса и оцените значимость переменных предиктора.

Модель пропорциональных рисков Кокса с зависимыми от времени ковариатами

Преобразуйте данные выживания в форму процесса подсчета, а затем создайте модель пропорциональных рисков Кокса с зависимыми от времени ковариатами.

Анализ данных о выживании или надежности

Анализ данных о времени жизни с помощью цензуры путем моделирования времени до отказа дросселя от автомобильной системы впрыска топлива.