EventData

EventData[{e1,e2,…}]

明示めいじ的てきに指定していされた打切うちきり ei持もつ事象じしょうデータを表あらわす．

EventData[{e1,e2,…},{ci1,ci2,…}]

打切うちきり指標しひょう ciiの事象じしょうデータ eiを表あらわす．

EventData[{e1,e2,…},{cc1,cc2,…}]

打切うちきり数すう cciの事象じしょうデータ eiを表あらわす．

EventData[{e1,e2,…},cspec,{tr1,tr2,…}]

打切うちきりと切断せつだん triの事象じしょうデータを表あらわす．

詳細しょうさい

  • EventDataは打切うちきりと切断せつだんの情報じょうほうがあるデータを増強ぞうきょうする．
  • eiについて次つぎの事象じしょう指定していを使つかうことができる．
  • ti打切うちきりなし．事象じしょうは tti に発生はっせいする
    {ti,∞}右側みぎがわ打切うちきり．事象じしょうは ti≤t であるなんらかの t で発生はっせいする
    {-∞,ti}左側ひだりがわ打切うちきり．事象じしょうは t<tiであるなんらかの t で発生はっせいする
    {ti,min,ti,max}区間くかん打切うちきり．事象じしょうは ti,min<t≤ti,maxであるなんらかの t で発生はっせいする
  • ciiには次つぎの打切うちきり指標しひょうが使つかえる．
  • 0, None{t,t}打切うちきりなし
    1, Right{t,∞}右側みぎがわ打切うちきり
    -1,Left{-∞,t}左側ひだりがわ打切うちきり
  • cciには次つぎの数すう指定していが使つかえる．
  • { ni}eiにおいて ni回かいの事象じしょう
    {ni,ri}eiにおいて ni回かいの事象じしょうと ri回かいの右側みぎがわ打切うちきり事象じしょう
    {ni,ri,li}eiにおいて ni回かいの事象じしょう，ri回かいの右側みぎがわ打切うちきり事象じしょう，li回かいの左側ひだりがわ打切うちきり事象じしょう
  • triには次つぎの事象じしょう指定していを使つかうことができる．
  • ti,{ti,∞}左側ひだりがわ切断せつだん．t>=t_(i)で可か観測かんそく
    {-∞,ti}右側みぎがわ切断せつだん．t<=t_(i)で可か観測かんそく
    {ti,min,ti,max}両側りょうがわ切断せつだん．ti,min≤t≤ti,maxで可か観測かんそく
  • EventDataは以下いかの統計とうけい関数かんすうで使つかうことができる．
  • Mean,Variance,…記述きじゅつ統計とうけい関数かんすう
    EmpiricalDistribution,…ノンパラメトリック分布ぶんぷ推定すいてい
    EstimatedDistribution,…パラメトリック分布ぶんぷ推定すいてい
    SurvivalModelFit,…生存せいぞん率りつ分析ぶんせきのための関数かんすう
  • EventDataの特性とくせいはEventData[…]["property"]を指定していすることで得えることができる．
  • EventData[…]["Properties"]を使つかって使用しよう可能かのうな特性とくせいリストが得えられる．
  • EventDataには次つぎの特性とくせいがある．
  • "CensoringIndicators"打切うちきり指標しひょう{ci1,…}
    "CensoredData"{{t1,∞},…}の形かたちでの打切うちきり事象じしょう区間くかん
    "EmpiricalPDF"事象じしょうの位置いちと対応たいおうする推定すいていされた重おもみ
    "InputData"入力にゅうりょく事象じしょう指定してい{e1,…}
    "MetaInformation"メタ情報じょうほう規則きそくのリスト
    "TruncationIntervals"切断せつだん区間くかん{tr1,…}
    "CensoringType"存在そんざいする最もっとも一般いっぱん的てきな打切うちきりのタイプ
    "TruncationType"存在そんざいする最もっとも一般いっぱん的てきな切断せつだんのタイプ

例題れいだい

すべて開ひらくすべて閉とじる

例れい  (1)

右側みぎがわ打切うちきりデータの値ねを示しめす：

いくつかの記述きじゅつ統計とうけいを計算けいさんする：

スコープ  (12)

基本きほん的てきな用法ようほう  (5)

事象じしょうデータの記述きじゅつ統計とうけいを計算けいさんする：

ノンパラメトリック分布ぶんぷを事象じしょうデータにフィットする：

パラメトリック分布ぶんぷを事象じしょうデータにフィットする：

分布ぶんぷと経験けいけん的てき推定すいていをプロットする：

SurvivalModelFitを使つかってモデルをフィットする：

信頼しんらい帯たいのある経験けいけん的てき生存せいぞん関数かんすう：

CoxModelFitを使つかって共きょう変量へんりょうのあるモデルをフィットする：

パラメトリック推定すいてい：

2つのグループの生存せいぞん率りつの比較ひかく：

打切うちきりと切断せつだんの指定してい  (7)

さまざまな方法ほうほうで右側みぎがわ打切うちきりを指定していする：

オブジェクトはどれも3番目ばんめが右側みぎがわ打切うちきりになった同おなじ4つの観測かんそくを表あらわしている：

左側ひだりがわ打切うちきり：

オブジェクトはどれも3番目ばんめが左側ひだりがわ打切うちきりになった同おなじ4つの観測かんそくを表あらわしている：

区間くかん打切うちきり：

オブジェクトはどれも3番目ばんめが区間くかん打切うちきりになった4つの観測かんそくを表あらわしている：

複数ふくすうの等価とうか観測かんそくを示しめすために数値すうちを使つかう：

それぞれのオブジェクトは同おなじ9つの観測かんそくを表あらわしている：

左側ひだりがわ切断せつだんを指定していする：

オブジェクトは左側ひだりがわ切断せつだんで打切うちきりなしのデータを等ひとしく表あらわしている：

右側みぎがわ切断せつだんを指定していする：

オブジェクトは右側みぎがわ切断せつだんで打切うちきりなしのデータを表あらわしている：

データは打うち切きりかつ切断せつだんされることができる：

オブジェクトは右側みぎがわ打切うちきりで左側ひだりがわ切断せつだんのデータを表あらわしている：

アプリケーション  (1)

推定すいてい生存せいぞん関数かんすうのプロットで右側みぎがわ打切うちきりをマークする：

推定すいてい生存せいぞん関数かんすう：

打切うちきりマーカを作つくる：

推定すいてい生存せいぞん関数かんすうのプロットと打切うちきりマーカを示しめす：

特性とくせいと関係かんけい  (1)

記述きじゅつ統計とうけいは潜在せんざい的てきなSurvivalDistributionに基もとづいている：

サンプル推定すいていは母集団ぼしゅうだん推定すいていと異ことなるときに与あたえられる：

Wolfram Research (2012), EventData, Wolfram言語げんご関数かんすう， https://reference.wolfram.com/language/ref/EventData.html.

テキスト

Wolfram Research (2012), EventData, Wolfram言語げんご関数かんすう， https://reference.wolfram.com/language/ref/EventData.html.

CMS

Wolfram Language. 2012. "EventData." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/EventData.html.

APA

Wolfram Language. (2012). EventData. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/EventData.html

BibTeX

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BibLaTeX

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