He oído hablar de análisis de supervivencia y de vida el análisis de los datos, pero no acababa de conseguir la imagen en grande.
Me preguntaba qué temas se están cubriendo?
Es pura estadística, o simplemente de la aplicación de la estadística en un área específica?
Es la vida de la fecha de parte de análisis de análisis de supervivencia?
Gracias y saludos!
El concepto de censura es la clave para el análisis de supervivencia y de vida el análisis de los datos. Este problema también puede entrar a través de las estadísticas industriales. Cuando la vigilancia de la longitud de tiempo que se toma de una muestra de unidades a fallar, usted puede tener
Otras cuestiones que introduce los datos de la mezcla son
Distribuciones comunes capaces de manejar estas situaciones son: lognormal, Weibull, y el valor extremo. Los temas se tornan muy interesante, porque hay gráfica de los procedimientos para manejar el análisis así como la MLE y el Método de los Momentos métodos.
Fiabilidad de los sistemas es una rama de este tema, que se involucra con métodos Bayesianos, la renovación de la teoría y la vida acelerada de la prueba. Wayne Nelson y Bill Meeker tiene varios buenos libros sobre los temas.
Sobre el análisis de supervivencia
En el análisis de supervivencia, o el caso de análisis, la variable de interés o mide el tiempo a partir de un punto de partida a un punto de interés como la muerte debido a alguna enfermedad. Para la variable de respuesta es positiva variable que es en la mayoría de los casos sesgada. Como consecuencia de la habitual suposición de normalidad falla y, por ejemplo, el clásico de técnicas de regresión no son aplicables. (Sin embargo, tenga en cuenta que a veces una transformación de la variable podría mejorar la situación). Pero la principal diferencia es la censura: una muy característica común cuando se trata con el tiempo-a-datos del evento. En su forma más común (derecho de censurar), no sé el tiempo exacto para un individuo determinado, pero ¿sabes que es más grande que algunos de valor de $t^{\star}$. Por ejemplo, supongamos que usted siga un paciente a la muerte. En el momento $t=10$ de los días, él está vivo. En el momento $t=30$ días él todavía está vivo, pero luego él se perdieron durante el seguimiento. Entonces usted no sabe la hora exacta de la muerte, pero no sabes que $t > 30$. Ignorando la censura está claro que no es la mejor pensar; en su lugar, usted puede grabar $t^{\star} = 30$ como una observación censurada. Técnicas de análisis de supervivencia (por ejemplo, el estimador de Kaplan-Meier, de regresión de Cox, ...) están especialmente diseñados para lidiar con la censura.
A mi punto de vista de la Modelización de los Datos de Supervivencia en la Investigación Médica es una muy buena opción como primer libro en el análisis de supervivencia... pero hay muchos otros.
5, 10, 12+, 14, 17, 18+, 20+
Una primera aproximación a la descripción de análisis de supervivencia: el Análisis de los datos, donde la variable dependiente tiene (1) valores precisos (las observaciones completas) y (2) los valores de saber estar por encima de un determinado umbral (el censurado observaciones). Lo anterior puede ser una supervivencia de datos de la muestra, los valores sin + se conoce con precisión; los valores con + son conocidos por ser más, pero no cuánto más. (Y hay muchas extensiones.)
Como schenectady señalado, la censura es la cuestión clave en el análisis de supervivencia. Sin censurado observaciones en el conjunto de datos, su tarea no tiene ninguna diferencia con una regresión simple de la tarea. Esto también sugiere que la variable de interés $T$ no está restringido a tiempo, es decir, puede ser salarios, los precios y así sucesivamente.
Por lo tanto, puede ser más apropiado llamarlo censura de regresión o censura de análisis, en lugar de análisis de supervivencia, supongo.
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