SurvivalDistribution

SurvivalDistribution[{e1,e2,}]
表示事件时间为 的生存分布.

SurvivalDistribution[{cw1,cw2,}{e1,e2,}]
表示一个生存分布,其中事件 具有截尾权重 .

更多信息和选项更多信息和选项

  • SurvivalDistribution 被用于生存、可靠性和耐用性分析中.
  • SurvivalDistribution 产生一个 DataDistribution 对象,表示截尾寿命数据的 EmpiricalDistribution.
  • 以下单个事件规范可用于
  • ti不截尾;事件发生在
    ti,}右截尾;事件发生在 中的某一时间 t
    {-,ti}左截尾;事件发生在 中的某一时间 t
    {ti,min,ti,max}段截尾;事件发生 区间的某一时间 t
  • 可将以下单个截尾权重规范用于
  • ci 事件
    {ci,ri} 事件和 右截尾事件
    {ci,ri,li} 事件、 右截尾和 左截尾事件
  • SurvivalDistribution 中,事件的时间和权重列表必须具有相同的长度.
  • EventData[{t1,},{i1,}] 可用于变换具有截尾矢量 的事件时间 格式.
  • 可以给出以下选项:
  • MethodAutomatic使用的方法
    WorkingPrecisionAutomatic在内部计算中使用的精度
  • SurvivalDistribution 自动选择最适于数据的方法. KaplanMeier 估计器用于右截尾的数据 .对于其它类型的截尾,使用自相容的方法构建估计 . 不同的方法可能只支持某些类型的截尾.
  • Method 的可能设置包括:
  • Automatic自动选择最合适的方法
    "Turnbull"用于段截尾数据的 Turnbull 算法
    "KaplanMeier"用于右截尾数据的乘积极限估计器
    "NelsonAalen"基于 NelsonAalen累积风险估计器
    "Noncensored"忽略截尾,使用区间中点
    "SelfConsistency"用于双截尾数据的 Turnbull 算法
  • SurvivalDistribution 可以与函数例如 MeanCDFRandomVariate 一起使用.

范例范例打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (1)基本范例  (1)

从某些右截尾数据中创建生存分布:

In[1]:=
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In[2]:=
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In[3]:=
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可视化生存函数:

In[4]:=
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Out[4]=

计算矩和分位数:

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Out[5]=
In[6]:=
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Out[6]=
2010年引入
(8.0)
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