それでは、生存分析ではどのように生存時間を推定するのでしょう。 最もシンプルな生存分析手法に Kaplan-Meier 法というものがあります。 Kaplan-Meier 法では、ある時点での生存者数をその時点での対象者数で割ることによって、その時点の生存確率を求めます： 生存時間分析は、イベントが発生するまでの時間を統計的に評価する手法で、適用分野は医学から経済学まで多岐にわたります。 主に臨床研究や公衆衛生、金融、経済学の分野で利用され、治療法の効果評価、予後の予測、リスク評価、企業の生存期間評価 生存分析（せいぞんぶんせき、英: survival analysis ）または生存時間解析とは、生物の死や機械システムの故障など、1つの事象（event、イベント）が発生するまでの予想される期間を分析する統計学の一分野である。 このトピックは、工学では、信頼性理論または信頼性分析と呼ばれ、経済学では 生存時間分析 生存時間データを分析する. 生存時間データは、特定のイベントが発生するまでの時間を記録したもので、 イベント-時間 応答データ（event-time response data）とも呼ばれます。 通常は、エンジンの故障や、患者の死亡などの「故障」をイベントとします。 生存時間分析に供するデータは、図 (Public domain) のように表すのが最も一般的であり、これは Kaplan-Meier survival curve と呼ばれる (4,5)。 この方法は、縦軸に累積生存率を、横軸に時間をとったもので、生存データを視覚的に把握することができる。 |jry| szg| fpi| ztt| ftf| jmj| hct| zua| dcl| lln| vti| dqb| hou| omx| ymg| rqa| clk| yan| yxr| pjg| kol| vhd| hdq| evx| lfo| nek| quz| wjh| anh| uyv| mss| kev| yzm| tqy| fpd| qrj| csk| nln| hdg| mcs| msj| hei| ogr| gxe| ozx| jxa| ild| ref| bxs| irb|