寿命データの解析
寿命データ分析で注視する結果は、ある事象が発生するまでの時間です。事象までの時間の一般的な例としては次のものがあります。
健康科学の分野における感染、疾病の再発、回復までの時間
経済の分野における失業期間や景気後退期間
エンジニアリングの分野における機械部品が故障するまでの時間や電球の寿命
"生存時間分析" は、さまざまな年齢の喫煙者と非喫煙者の患者についての再入院時間など、さまざまなカテゴリカル予測子や非カテゴリカル予測子の値に関する、事象までの時間の情報を含むデータ セットに非常に適した一連の統計的手法です。多くの場合、データの一部が打ち切りになります。これは、事象が調査の開始前に発生したか、まだ発生していないか、有限区間内の事象時間のみがわかっていることを意味します。
"加速寿命分析" は、通常の動作状態では故障までの時間のデータが直接得られない場合のために、工業部品の寿命を予測する方法を提供します。たとえば、電球の平均寿命は、実験的研究の実行可能なタイムスケールよりもはるかに長いことがあります。周囲温度や湿度が高いときや低いときなど、部品が異常なストレス レベルにあるときの故障時間データを収集することで、部品の寿命特性をモデル化し、通常の動作状態における故障率や平均故障時間などの数値量を調べることができます。
生存時間分析を実行するには、次を行います。
加速寿命分析を実行するには、次を行います。
fitacclife関数を使用してAcceleratedLifeModelオブジェクトを作成することでモデルをデータに当てはめます。この関数では、データに最も適した寿命ストレス モデルと寿命分布のタイプを指定できます。このページの "加速寿命分析" にリストされているメソッドを 1 つ以上使用して、特定のストレス レベルにおける平均故障時間、分布関数、故障確率を計算し、プロットを作成します。
関数
オブジェクト
CoxModel | コックス比例ハザード モデル |
AcceleratedLifeModel | Accelerated life model for lifetime analysis (R2026a 以降) |
トピック
- 生存時間分析とは
打ち切り、生存データ、生存関数、ハザード関数について学びます。
- 2 つのグループの生存時間関数
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ハザード関数と生存時間関数
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。
- カプラン・マイヤー法
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。
- コックス比例ハザード モデル
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。
- コックス比例ハザード モデル オブジェクト
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。
- 打ち切りデータのコックス比例ハザード モデル
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。
- 共変量が時間に依存するコックス比例ハザード モデル
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。
- 生存データまたは信頼性データの解析
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。
- What Is Accelerated Life Analysis?
Learn about accelerated life testing, censoring, life distributions, and life stress models.
- Perform Accelerated Life Model Analysis
Perform an accelerated life analysis on failure time data of a machine part that is operated at six different temperatures.
