मैंने उत्तरजीविता विश्लेषण और जीवन डेटा विश्लेषण के बारे में सुना है, लेकिन बड़ी तस्वीर नहीं मिलती है।
मैं सोच रहा था कि वे किन विषयों को कवर कर रहे हैं?
क्या यह शुद्ध आँकड़े हैं, या कुछ विशिष्ट क्षेत्र के आंकड़ों का सिर्फ आवेदन है?
क्या जीवन की तारीख विश्लेषण अस्तित्व विश्लेषण का हिस्सा है?
धन्यवाद एवं शुभकामनाएँ!
जवाबों:
सेंसरिंग की अवधारणा जीवित विश्लेषण और जीवन डेटा विश्लेषण की कुंजी है। यह मुद्दा औद्योगिक आंकड़ों के माध्यम से भी दर्ज हो सकता है। जब समय की लंबाई की निगरानी करने में इकाइयों के नमूने को विफल होने में लगता है, तो आपके पास हो सकता है
डेटा मिश्रण में प्रवेश करने वाले अन्य मुद्दे हैं
इन स्थितियों से निपटने में सक्षम सामान्य वितरण हैं: लॉगनॉर्मल, वीबुल और चरम मूल्य। मुद्दे दिलचस्प हो जाते हैं क्योंकि विश्लेषण को संभालने के लिए ग्राफिकल प्रक्रियाएं होती हैं और साथ ही MLE और मोमेंट्स के तरीके भी होते हैं।
सिस्टम विश्वसनीयता इस विषय का एक ऑफ-शूट है, जो बेयसियन विधियों, नवीकरण सिद्धांत और त्वरित जीवन परीक्षण के साथ शामिल हो जाता है। वेन नेल्सन और बिल मीकर के विषयों पर कई अच्छी किताबें हैं।
उत्तरजीविता विश्लेषण के बारे में
मेरे दृष्टिकोण से मेडिकल रिसर्च में मॉडलिंग सर्वाइवल डेटा सर्वाइवल एनालिसिस में पहली किताब के रूप में बहुत अच्छा विकल्प है ... लेकिन कई अन्य हैं।
5, 10, 12+, 14, 17, 18+, 20+
उत्तरजीविता विश्लेषण का पहला सन्निकटन विवरण: डेटा का विश्लेषण करना जहां आश्रित चर में (1) सटीक मान (पूर्ण अवलोकन) और (2) मान किसी दिए गए सीमा से ऊपर होने (सेंसर किए गए अवलोकन) को जानते हैं। ऊपर एक जीवित डेटा नमूना हो सकता है, बिना मूल्यों +को ठीक से जाना जाता है; मानों को +अधिक जाना जाता है, लेकिन अधिक नहीं। (और कई एक्सटेंशन हैं।)