打ち切り、生存データ、生存時間関数、ハザード関数について学びます。

2 つのグループに関するデータへのブール型 XII 分布近似を使用して、経験的生存時間関数とパラメトリック生存関数を検出する。

さまざまなグループの累積ハザード関数と生存時間関数を推定およびプロットする。

経験的ハザード関数,生存時間関数,累積分布関数を推定します。

生存率の推定値を調整して予測子変数の影響を定量化します。

3 つの階層化レベルをもつコックス モデル用のデータを作成し、結果のモデルを当てはめて解析する。

コックス比例ハザード モデルを作成し、予測子変数の有意性を評価する。

生存データを計数過程形式に変換してから、共変量が時間に依存するコックス比例ハザード モデルを作成する。

自動車の燃料噴射システムのスロットルが故障するまでの時間をモデル化することで、打ち切りを使用した寿命データを解析する。