ScholarGate
Asistents
Process / pipelinetime-event-modeling

Izdzīvošanas analīze

Izdzīvošanas analīze ir statistikas metožu kopums, ko izmanto laika modelēšanai no noteikta sākumpunkta līdz interesējošā notikuma iestāšanās brīdim (slimība, atveseļošanās, nāve, iekārtas atteice). Kaplan un Meiera neparametriskais novērtētājs (1958) un Deivida Koksa proporcionālo bīstamību modelis (1972) kopīgi ļāva analizēt cenzētus datus — personas, kuru notikumu laiki nav zināmi, jo viņi pameta pētījumu vai pētījuma beigās vēl nebija piedzīvojuši notikumu. Neaizstājama onkoloģijā, kardioloģijā, infekcijas slimību pētniecībā, inženierzinātņu uzticamībā un jebkurā jomā, kur svarīgs laiks līdz notikumam.

Pielietot ar StatMindDrīzumāVideoDrīzumāLejupielādēt slaidus

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Metožu karte

Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.

+vēl 31

Avoti

  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

Kā citēt šo lapu

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

Kura metode?

Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.

Salīdzināt blakus

Uz to atsaucas

ScholarGateSurvival Analysis (Time-to-Event Analysis). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/research-statistics/survival-analysis · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026