ScholarGate
Asszisztens
Process / pipelinetime-event-modeling

Túlélemzési módszerek

A túlélemzés statisztikai módszerek gyűjteménye, amelyek az időt modellezik egy meghatározott kiindulási ponttól egy érdeklődésre számot tartó esemény bekövetkeztéig (betegség, gyógyulás, halál, berendezés meghibásodása). Kaplan és Meier nonparametrikus becslője (1958), valamint David Cox proporcionális kockázati modellje (1972) együttesen tették lehetővé a cenzorált adatok elemzését – azon egyénekét, akiknek az eseményideje ismeretlen, mert kiléptek a vizsgálatból, vagy még eseménymentesek voltak a követés végén. Nélkülözhetetlen az onkológiában, kardiológiában, fertőző betegségek kutatásában, mérnöki megbízhatósági elemzésekben és minden olyan területen, ahol az eseményig eltelt idő számít.

Alkalmazás ezzel: StatMindHamarosanVideóHamarosanDiák letöltése

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Módszertérkép

A rokon módszerek környezete — válasszon ki egy csomópontot a felfedezéshez.

+31 további

Források

  1. Kaplan, E. L., & Meier, P. (1958). Nonparametric estimation from incomplete observations. Journal of the American Statistical Association, 53(282), 457–481. DOI: 10.1080/01621459.1958.10501452
  2. Cox, D. R. (1972). Regression models and life-tables. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 34(2), 187–220. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1972.tb00899.x

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

ScholarGate. (2026, June 4). Time-to-Event Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/research-statistics/survival-analysis

Melyik módszer?

Állítsa e módszert a hozzá legközelebb álló rokonai mellé, és olvassa őket egymás mellett — a könyvtár az asztalra teszi a könyveket; a választás az Öné.

Összehasonlítás egymás mellett

Hivatkozik rá

ScholarGateSurvival Analysis (Time-to-Event Analysis). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/research-statistics/survival-analysis · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026