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수명 데이터 분석

신뢰도 및 생존 데이터 분석을 위한 비모수적/반모수적 방법

생존 분석은 이벤트가 발생할 때까지의 시간을 분석하는 것으로, 관심 있는 결과가 이벤트 발생 시간입니다. 이벤트 발생 시간의 예로는 보건학의 경우 감염, 질병의 재발 또는 회복까지의 시간을 들 수 있으며, 경제학의 경우 실업 기간, 공학의 경우 기계 부품 고장까지의 시간 또는 전구의 수명 등을 들 수 있습니다.

생존 분석을 수행하려면 다음과 같이 합니다.

  • 데이터에 모델을 피팅합니다. 이 페이지에서 수명 데이터 분석 또는 Cox 비례 위험 모델 아래 나열된 함수 중 하나 이상의 함수를 사용합니다.

  • 이 페이지의 토픽 아래 나열된 예의 메서드를 사용하거나 Cox 비례 위험 모델 함수를 사용하여 피팅된 모델을 플로팅하거나 분석합니다.

fitcox 함수는 Cox 비례 위험 모델을 피팅할 수 있는 객체 지향 방식을 제공합니다. 결과 CoxModel 객체는 다양한 통계와 분석 메서드를 포함합니다. coxphfit은 이전 버전의 Cox 모델 피팅용 함수로 코드 생성이 가능합니다.

함수

모두 확장

ksdensity일변량 데이터와 이변량 데이터에 대한 커널 평활화 함수 추정값
mle최대가능도 추정값
mlecovAsymptotic covariance of maximum likelihood estimators
evfitExtreme value parameter estimates
expfit지수 모수 추정값
gamfit감마 모수 추정값
lognfitLognormal parameter estimates
normfitNormal parameter estimates
wblfitWeibull parameter estimates
fitdist확률 분포 객체를 데이터에 피팅하기
distributionFitter분포 피팅기 앱 열기
ecdf경험적 누적 분포 함수
ecdfhistHistogram based on empirical cumulative distribution function
plotSurvivalPlot survival function of Cox proportional hazards model (R2021a 이후)
probplot확률 플롯
wblplot베이불 확률 플롯

Cox 비례 위험 모델 피팅하기

coxphfitCox proportional hazards regression

CoxModel 객체 피팅하기

fitcoxCreate Cox proportional hazards model (R2021a 이후)

CoxModel 방법

coefciConfidence interval for Cox proportional hazards model coefficients (R2021a 이후)
discardResidualsRemove residuals from Cox model (R2022b 이후)
hazardratioEstimate Cox model hazard relative to baseline (R2021a 이후)
linhyptestLinear hypothesis tests on Cox model coefficients (R2021a 이후)
plotSurvivalPlot survival function of Cox proportional hazards model (R2021a 이후)
survivalCalculate survival of Cox proportional hazards model (R2021a 이후)

객체

CoxModelCox proportional hazards model (R2021a 이후)

도움말 항목