寿命数据分析

分析可靠性和生存数据的非参数和半参数方法

功能

coxphfit Cox比例风险回归
ecdf 经验累积分布函数
ecdfhist 基于经验累积分布函数的直方图
ksdensity 单变量和双变量数据的核平滑函数估计
大中型企业 最大似然估计
mlecov 最大似然估计量的渐近协方差
fitdist 拟合概率分布对象与数据
dfittool 开放分发Fitter应用程序
linhyptest 线性假设检验
evfit 极值参数估计
expfit 指数参数估计
gamfit γ参数估计
lognfit 对数正态参数估计
normfit 正常的参数估计
probplot 概率情节
wblfit 威布尔参数估计
wblplot 威布尔概率图

主题

什么是生存分析?

了解审查、生存数据以及幸存者和危险函数。

幸存者功能为两组

这个例子展示了如何使用Burr类型XII分布找到适合两组数据的经验幸存者函数和参数幸存者函数。

针对不同组的危险和幸存者功能

这个示例展示了如何估计和绘制不同组的累积危险和幸存者函数。

kaplan meier方法

估计经验风险、幸存者和累积分布函数。

考克斯比例风险模型

调整生存率估计以量化预测变量的影响。

截尾数据的考克斯比例危险模型

该实例说明了如何构建Cox比例风险模型,并评估预测变量的显著性。

与时间相关的协变量的Cox比例危险模型

这个例子展示了如何将生存数据转换为计数过程形式,然后构建一个Cox比例风险模型与时间相关的协变量。

分析生存或可靠性数据

这个例子展示了如何通过审查来分析生命周期数据。