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寿命データの解析
生存時間分析とは、イベントまでの時間解析のことです。つまり、関連の結果は、イベントが発生するまでの時間になります。イベントまでの時間の例として、健康科学の分野では感染、疾病の再発または回復までの時間、経済の分野では失業期間、エンジニアリングの分野では機械部品が故障するまでの時間や電球の寿命などがあります。
生存時間分析を実行するには、次を行います。
モデルをデータに当てはめます。このページの「寿命データ分析」または「コックス比例ハザード モデル」にリストされている関数を 1 つ以上使用します。
このページの「トピック」にリストされている例の手法または「コックス比例ハザード モデル」の関数を使用して、当てはめたモデルをプロットするか分析します。
関数 fitcox
は、コックス比例ハザード モデルを当てはめるためのオブジェクト指向の方法を提供します。生成される CoxModel
オブジェクトには、分析用の統計およびメソッドが多数含まれています。coxphfit
は、コックス モデルを当てはめるための古い関数で、コード生成も有効にします。
関数
オブジェクト
CoxModel | コックス比例ハザード モデル (R2021a 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分析
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。