This HTML5 document contains 213 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

Prefix	IRI
dbt	http://dbpedia.org/resource/Template:
n34	http://wiki.stat.ucla.edu/socr/index.php/
dbpedia-no	http://no.dbpedia.org/resource/
dbpedia-sv	http://sv.dbpedia.org/resource/
wikipedia-en	http://en.wikipedia.org/wiki/
n21	http://lifelines.readthedocs.org/en/latest/
dbpedia-fi	http://fi.dbpedia.org/resource/
dbr	http://dbpedia.org/resource/
dbpedia-ar	http://ar.dbpedia.org/resource/
dbpedia-he	http://he.dbpedia.org/resource/
n14	http://www.mayo.edu/hsr/people/therneau/
dbpedia-fr	http://fr.dbpedia.org/resource/
n4	http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/
dcterms	http://purl.org/dc/terms/
dbpedia-cs	http://cs.dbpedia.org/resource/
rdfs	http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
rdf	http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n7	https://web.archive.org/web/20130209163950/http:/mayoresearch.mayo.edu/mayo/research/biostat/
n15	http://dbpedia.org/resource/File:
dbp	http://dbpedia.org/property/
n23	http://www.socr.ucla.edu/htmls/ana/
n35	http://www.nag.co.uk/numeric/fl/nagdoc_fl24/html/G12/
xsdh	http://www.w3.org/2001/XMLSchema#
dbpedia-uk	http://uk.dbpedia.org/resource/
dbo	http://dbpedia.org/ontology/
dbpedia-pt	http://pt.dbpedia.org/resource/
dbpedia-hu	http://hu.dbpedia.org/resource/
dbpedia-ja	http://ja.dbpedia.org/resource/
dbc	http://dbpedia.org/resource/Category:
dbpedia-de	http://de.dbpedia.org/resource/
dbpedia-pl	http://pl.dbpedia.org/resource/
yago	http://dbpedia.org/class/yago/
dbpedia-ru	http://ru.dbpedia.org/resource/
wikidata	http://www.wikidata.org/entity/
gold	http://purl.org/linguistics/gold/
n41	https://global.dbpedia.org/id/
n16	http://www.statsoft.com/textbook/
dbpedia-it	http://it.dbpedia.org/resource/
dbpedia-ca	http://ca.dbpedia.org/resource/
prov	http://www.w3.org/ns/prov#
foaf	http://xmlns.com/foaf/0.1/
dbpedia-zh	http://zh.dbpedia.org/resource/
dbpedia-ko	http://ko.dbpedia.org/resource/
dbpedia-fa	http://fa.dbpedia.org/resource/
dbpedia-tr	http://tr.dbpedia.org/resource/
n26	https://web.archive.org/web/20060907234826/http:/www.mayo.edu/hsr/people/therneau/
dbpedia-es	http://es.dbpedia.org/resource/
freebase	http://rdf.freebase.com/ns/
n17	http://www.netstorm.be/home/
n43	http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/
owl	http://www.w3.org/2002/07/owl#

Statements

Subject Item

dbr:Survival_analysis

rdf:type

yago:PhysicalEntity100001930 yago:GeographicalArea108574314 yago:WikicatFieldsOfApplicationOfStatistics yago:Object100002684 yago:Tract108673395 yago:Region108630985 yago:YagoGeoEntity yago:YagoLegalActorGeo yago:Field108569998 yago:YagoPermanentlyLocatedEntity dbo:Organisation yago:Location100027167

rdfs:label

Análise de sobrevivência Ereigniszeitanalyse Analiza przeżycia Analisi di sopravvivenza 生存分析 생존분석 生存分析 Analyse de survie Analýza přežívání Análisis de la supervivencia Överlevnadsanalys Анализ выживаемости Anàlisi de la supervivència Аналіз виживаності Survival analysis تحليل البقاء

rdfs:comment

تحليل البقاء هو فرع من الإحصائيات لتحليل المدة الزمنية المتوقعة حتى حدوث حدث أو أكثر، مثل الموت في الكائنات الحية والفشل في الأنظمة الميكانيكية. يسمى هذا الموضوع نظرية الموثوقية أو تحليل الموثوقية في الهندسة، وتحليل المدة أو نمذجة المدة في الاقتصاد، وتحليل تاريخ الأحداث في علم الاجتماع. يحاول تحليل البقاء الإجابة على أسئلة معينة، مثل ما هي نسبة السكان الذين سيبقون على قيد الحياة بعد وقت معين؟ من بين الذين بقوا على قيد الحياة، بأي معدل سيموتون أو يفشلون؟ هل يمكن مراعاة أسباب متعددة للوفاة أو الفشل؟ كيف ظروف أو خصائص معينة تزيد أو تقلل من احتمال البقاء على قيد الحياة؟ Analiza przeżycia to zbiór metod statystycznych badających procesy, w których interesujący jest czas, jaki upłynie do (pierwszego) wystąpienia pewnego zdarzenia. Zdarzeniem tym może w szczególności być np.: * śmierć pacjenta (stąd nazwa metody), * awaria urządzenia, * zaprzestanie płacenia rachunków przez klienta, * dezaktywacja usługi telekomunikacyjnej (np. pakietu minut), * odejście pracownika z firmy. Typowe metody analizy przeżycia obejmują: 生存分析（英語：Survival analysis）是指根据试验或调查得到的数据对生物或人的生存时间进行分析和推断，研究生存时间和结局与众多影响因素间关系及其程度大小的方法，也称生存率分析或存活率分析。 生存分析涉及有关疾病的愈合、死亡，或者器官的生长发育等时效性指标。 某些研究虽然与生存无关，但由于研究中随访资料常因失访等原因造成某些数据观察不完全，要用专门方法进行统计处理，这类方法起源于对寿命资料的统计分析，故也称为生存分析。 关于生存函数（英語：survival function）： t表示某个时间，T表示生存的时间（寿命），Pr表示表示概率。生存函数就是寿命T大于t的概率。举例来说，人群中寿命超过50（t）岁的人在所有人中的概率是多少，就是生存函数要描述的。假定t=0时，也就是寿命超过0的概率为1；t趋近于无穷大，生存概率为0，没有人有永恒的生命。如果不符合这些前提假定，则不适应Survival analysis，而使用其他的方法。由上可以推导：生存函数是一个单调非增函数。t越大，S(t)值越小。 衍生函数：Lifetime distribution function F(t) = 1-S(t) = Pr(T <= t) 概率密度函数：f(t) = d(F(t))/dt 又叫event density，单位时间事件event（可以是死亡或者机器失效）的概率，是生存函数的导数。 生存分析（せいぞんぶんせき、英: survival analysis）または生存時間解析とは、生物の死や機械システムの故障など、1つの事象（event、イベント）が発生するまでの予想される期間を分析する統計学の一分野である。このトピックは、工学では、信頼性理論または信頼性分析と呼ばれ、経済学では、継続時間分析または継続時間モデリング、社会学ではイベント履歴分析と呼ばれる。 生存分析を用いて答えられる質問には、たとえば、ある時間を過ぎて生存する人々の割合はどのくらいか、生き残った人々のうち、彼らはどのくらいの割合で死亡または故障するのか、複数の死因または故障を考慮に入れることができるか、特定の状況または特性は、生存 (英語版) の確率をどのように増加または減少させるのか、などが挙げられる。 このような質問に答えるためには、「寿命」（lifetime、ライフタイム）を定義する必要がある。 生物学的な生存の場合の死は明確であるが、機械的な信頼性の場合では故障は明確に定義されないことがある。これは、故障が部分的だったり、程度の問題だったり、時間的に局所化されていない機械システムが存在するためである。生物学的な問題においても、いくつかの事象（たとえば、心臓発作やその他の臓器不全）は、同じように曖昧さを持つ可能性もある。 Överlevnadsanalys (även survival analysis, life table analysis) utgör ett antal olika statistiska metoder för att analysera data som utgörs av tidsrymd till viss händelse (time to event data). Metoderna har sitt ursprung i analyser av hur länge cancerpatienter överlever efter olika behandlingsformer. Överlevnadsanalys används emellertid generellt vid studier där man följer upp patienter för att registrera varje tidpunkt då en definierad händelse inträffar. Händelsen kan till exempel vara att en viss sjukdom debuterar eller att ett visst symtom upphör. Data kan återges i så kallade överlevnadskurvor. Analysen, som ska avgöra om skillnad finns mellan de studerade grupperna, tar hänsyn till att patienterna studerats olika lång tid (eftersom det tagit viss tid att "" det behövliga antalet delt Análise de sobrevivência, também denominada análise de sobrevida, é um ramo da estatística que estuda o tempo de duração esperado até a ocorrência de um ou mais eventos, tais como morte em organismos biológicos e falha em sistemas mecânicos. Em engenharia este tema é denominado ou análise de confiabilidade; em economia é conhecido como análise de duração ou modelagem de duração e, em sociologia, como análise da história do evento. A análise de sobrevivência procura responder perguntas como: qual é a proporção de uma população que sobreviverá depois de um certo tempo? Daqueles que sobrevivem, a que ritmo eles vão morrer ou falhar? Podem várias causas de morte ou falha ser levado em conta? Como circunstâncias ou características específicas aumentam ou diminuem a probabilidade de sobrevivênc L'analyse de (la) survie est une branche des statistiques qui cherche à modéliser le temps restant avant la mort pour des organismes biologiques (l'espérance de vie) ou le temps restant avant l'échec ou la panne dans les systèmes artificiels, ce que l'on représente graphiquement sous la forme d'une courbe de survie. On parle aussi d'analyse de la fiabilité en ingénierie, d'analyse de la durée en économie ou d'analyse de l'histoire d'événements en sociologie. La représentation des données de survie se fait souvent sous la forme graphique d'une courbe de survie. Plus généralement, l'analyse de survie implique la modélisation du facteur temps dans la probabilité d'occurrence des événements, notamment grâce à des concepts tels que le taux de défaillance instantané ou la loi de fiabilité d'un s En estadística aplicada, el análisis de supervivencia estudia los procesos aleatorios relacionados con la muerte de organismos vivos y el fallo de sistemas mecánicos. Анализ выживаемости (англ. survival analysis) — класс статистических моделей, позволяющих оценить вероятность наступления события. Die Ereigniszeitanalyse (auch Verweildaueranalyse, Verlaufsdatenanalyse, Ereignisdatenanalyse, englisch survival analysis, analysis of failure times und event history analysis) ist ein Instrumentarium statistischer Methoden, bei der die Zeit bis zu einem bestimmten Ereignis („time to event“) zwischen Gruppen verglichen wird, um die Wirkung von prognostischen Faktoren, medizinischer Behandlung oder schädlichen Einflüssen zu schätzen. Das Ereignis kann dabei ein bevorstehender Tod sein, jedoch auch beliebige andere Endpunkte, wie Heilung, Erkrankung oder Eintreten einer Komplikation kommen infrage. Beispiele für eine solche Analyse sind der Kaplan-Meier-Schätzer, die Cox-Regression oder das Modell für beschleunigte Ausfallzeiten. Eine zentrale Größe ist die Hazardrate. L'anàlisi de la supervivència és un conjunt de tècniques estadístiques que s'utilitzen per analitzar dades que representen el temp transcorregut des d'un origen fins al moment que té lloc un esdeveniment com la defunció (temps fins a un esdeveniment) ( pàg 1). Aquesta branca de l'estadística rep diferents noms segons el camp d'aplicació. Així, per exemple, en enginyeria se sol anomenar anàlisi de fiabilitat. Аналіз виживаності — галузь статистики, що аналізує очікуваний час до моменту відбуття події, зокрема смерті біологічних організмів або поломки механічних систем. У різних науках аналіз виживаності має назву теорія надійності або аналіз надійності (інженерія), аналіз тривалості або моделювання тривалості (економіка) та аналіз історії подій (соціологія). Аналіз виживаності намагається відповісти на такі запитання як: який відсоток популяції виживе через певний відрізок часу? З тих, хто виживе, з якою швидкістю вони гинутимуть? Чи можна брати до уваги різні причини смерті? Як різні обставини та характеристики підвищують або знижують ймовірність виживання? L'analisi di sopravvivenza è un'applicazione della statistica usata per studiare la mortalità negli organismi biologici e i guasti nei sistemi meccanici. Questo argomento è chiamato in ingegneria "teoria dell'affidabilità" o "analisi di affidabilità", mentre in economia o in sociologia è chiamato analisi di durata o modello di durata. Analýza přežívání neboli analýza přežití je odvětví statistiky. Lze ji aplikovat například na odhadování střední doby života organismů nebo na střední dobu do výskytu poruchy zařízení. Obecně jde o modelování časového průběhu mezi vstupem do pozorování a další událostí. V biologických a lékařských vědách touto událostí často bývá smrt, odtud název „analýza přežívání“. 생존분석(生存分析, 영어: survival analysis)은 통계학의 한 분야로, 어떠한 현상이 발생하기까지에 걸리는 시간에 대해 분석하는 것이다. 예를 들면, 생명체의 관찰시작부터 사망에 이르는 시간을 분석하는 것이 있다. Survival analysis is a branch of statistics for analyzing the expected duration of time until one event occurs, such as death in biological organisms and failure in mechanical systems. This topic is called reliability theory or reliability analysis in engineering, duration analysis or duration modelling in economics, and event history analysis in sociology. Survival analysis attempts to answer certain questions, such as what is the proportion of a population which will survive past a certain time? Of those that survive, at what rate will they die or fail? Can multiple causes of death or failure be taken into account? How do particular circumstances or characteristics increase or decrease the probability of survival?

foaf:depiction

n4:Aml_data_set_sorted_by_survival_time.png n4:Kaplan-Meier_by_treatment_in_AML.svg n4:Survival_tree_for_prostate_cancer.png n4:Histograms_of_melanoma_thickness.png n4:Life_table_for_the_aml_data.png n4:Cox_PH_output_for_melanoma_with_thickness.png n4:Cox_proportional_hazards_regression_output_for_melanoma_data_set.png

dcterms:subject

dbc:Survival_analysis dbc:Survival dbc:Mathematics_in_medicine dbc:Senescence dbc:Mathematical_and_quantitative_methods_(economics)

dbo:wikiPageID

419259

dbo:wikiPageRevisionID

1100337768

dbo:wikiPageWikiLink

dbr:Accelerated_failure_time_model dbr:Logrank_test dbr:Exponential-logarithmic_distribution dbr:Engineering dbr:Credit_risk dbr:Log-logistic_distribution dbr:Maximum_likelihood dbr:Carbon dbr:Death n15:Kaplan-Meier_by_treatment_in_AML.svg dbr:Kaplan–Meier_estimator dbr:Capital_punishment dbr:Residence_time_(statistics) dbr:Probability_distribution dbr:Expected_value dbr:Nelson–Aalen_estimator dbr:Exponential_distribution dbr:Generalized_gamma_distribution n15:Cox_PH_output_for_melanoma_with_thickness.png n15:Cox_proportional_hazards_regression_output_for_melanoma_data_set.png dbr:List_of_Roman_emperors dbr:Gamma_distribution dbr:Variance dbr:Differentiable_function dbr:First_passage_time dbr:Truncation_(statistics) dbc:Survival_analysis dbr:Integration_by_parts dbr:Censoring_(statistics) dbr:Non-parametric_statistics dbr:Acute_myeloid_leukemia dbr:Hazard_function dbr:Bayesian_survival_analysis dbr:Miscarriage_of_justice dbr:Binomial_distribution dbr:Bootstrapping_(statistics) dbr:Myocardial_infarction dbc:Survival dbr:SOCR n15:Aml_data_set_sorted_by_survival_time.png dbr:Proportional_hazards_model dbr:Systems_reliability dbc:Mathematics_in_medicine dbr:Frequency_of_exceedance dbr:Log-rank_test dbr:Recidivism dbr:Lost_to_follow-up dbr:Statistics dbr:Mortality_rate dbr:Likelihood_function dbr:Bathtub_curve dbr:Failure dbr:Median dbr:Time dbr:Sociology dbr:Probability_density_function dbr:MTBF dbr:Weibull_distribution dbr:Quantile dbr:Sequence_analysis_in_social_sciences dbr:Cell_survival_curve dbr:Theory dbr:Failure_rate dbr:Economics dbr:Conditional_probability n15:Survival_tree_for_prostate_cancer.png dbr:Demography dbr:Chi-squared_distribution dbr:Force_of_mortality dbr:Survival_rate n15:Life_table_for_the_aml_data.png dbr:Survival dbr:Reliability_theory dbc:Senescence dbr:Actuarial_science dbr:Life_table dbr:Population dbr:Random_variable dbc:Mathematical_and_quantitative_methods_(economics) dbr:Proportional_hazards_models dbr:Animal_migration_tracking dbr:Probability dbr:Survival_function dbr:Mean_time_to_failure n15:Histograms_of_melanoma_thickness.png

dbo:wikiPageExternalLink

n7:therneau.cfm n14:survival.ps n16:stsurvan.html n17:survival n21: n23:Survival_Analysis.html n26:survival.ps n34:SOCR_EduMaterials_AnalysisActivities_Survival n35:g12conts.html n16: n43:

owl:sameAs

dbpedia-ja:生存分析 dbpedia-ru:Анализ_выживаемости dbpedia-es:Análisis_de_la_supervivencia dbpedia-ar:تحليل_البقاء dbpedia-no:Overlevelsesanalyse dbpedia-zh:生存分析 dbpedia-pt:Análise_de_sobrevivência dbpedia-pl:Analiza_przeżycia dbpedia-he:ניתוח_הישרדות dbpedia-fi:Elinaika-analyysi dbpedia-sv:Överlevnadsanalys wikidata:Q543310 dbpedia-uk:Аналіз_виживаності dbpedia-tr:Sağkalım_analizi dbpedia-fa:آنالیز_بقا n41:4jPKE dbpedia-ko:생존분석 dbpedia-ca:Anàlisi_de_la_supervivència dbpedia-it:Analisi_di_sopravvivenza dbpedia-de:Ereigniszeitanalyse dbpedia-cs:Analýza_přežívání freebase:m.026630 dbpedia-fr:Analyse_de_survie dbpedia-hu:Túlélés-analízis

dbp:wikiPageUsesTemplate

dbt:Clear dbt:Columns-list dbt:Multiple dbt:Main dbt:Reflist dbt:Refimprove dbt:Nbsp dbt:Statistics dbt:Unreferenced_section dbt:Cite_book dbt:Portal_bar dbt:Cite_web dbt:Cleanup dbt:Short_description

dbo:thumbnail

n4:Aml_data_set_sorted_by_survival_time.png?width=300

dbo:abstract

Survival analysis is a branch of statistics for analyzing the expected duration of time until one event occurs, such as death in biological organisms and failure in mechanical systems. This topic is called reliability theory or reliability analysis in engineering, duration analysis or duration modelling in economics, and event history analysis in sociology. Survival analysis attempts to answer certain questions, such as what is the proportion of a population which will survive past a certain time? Of those that survive, at what rate will they die or fail? Can multiple causes of death or failure be taken into account? How do particular circumstances or characteristics increase or decrease the probability of survival? To answer such questions, it is necessary to define "lifetime". In the case of biological survival, death is unambiguous, but for mechanical reliability, failure may not be well-defined, for there may well be mechanical systems in which failure is partial, a matter of degree, or not otherwise localized in time. Even in biological problems, some events (for example, heart attack or other organ failure) may have the same ambiguity. The theory outlined below assumes well-defined events at specific times; other cases may be better treated by models which explicitly account for ambiguous events. More generally, survival analysis involves the modelling of time to event data; in this context, death or failure is considered an "event" in the survival analysis literature – traditionally only a single event occurs for each subject, after which the organism or mechanism is dead or broken. Recurring event or repeated event models relax that assumption. The study of recurring events is relevant in systems reliability, and in many areas of social sciences and medical research. 生存分析（せいぞんぶんせき、英: survival analysis）または生存時間解析とは、生物の死や機械システムの故障など、1つの事象（event、イベント）が発生するまでの予想される期間を分析する統計学の一分野である。このトピックは、工学では、信頼性理論または信頼性分析と呼ばれ、経済学では、継続時間分析または継続時間モデリング、社会学ではイベント履歴分析と呼ばれる。 生存分析を用いて答えられる質問には、たとえば、ある時間を過ぎて生存する人々の割合はどのくらいか、生き残った人々のうち、彼らはどのくらいの割合で死亡または故障するのか、複数の死因または故障を考慮に入れることができるか、特定の状況または特性は、生存 (英語版) の確率をどのように増加または減少させるのか、などが挙げられる。 このような質問に答えるためには、「寿命」（lifetime、ライフタイム）を定義する必要がある。 生物学的な生存の場合の死は明確であるが、機械的な信頼性の場合では故障は明確に定義されないことがある。これは、故障が部分的だったり、程度の問題だったり、時間的に局所化されていない機械システムが存在するためである。生物学的な問題においても、いくつかの事象（たとえば、心臓発作やその他の臓器不全）は、同じように曖昧さを持つ可能性もある。 以下に概説する理論は、特定の時間で明確に定義された事象を想定している。他のケースについては、曖昧な事象を明示的に説明するモデルによって、より適切に扱われる場合もある。 一般的に、生存分析には、事象までの時間データのモデリングが含まれる。この文脈において、生存分析の文献では、死亡または故障は「事象」と見なされる。慣例上、各被験者（または研究の主体）に1つの事象のみが発生し、その後、この生物または機械は死亡または故障する。反復事象モデル（Recurring event models）または繰り返し事象モデル（repeated event models）では、この仮定は緩められる。反復事象の研究は、システムの信頼性、および社会科学や医学研究の多くの分野に関わっている。 Överlevnadsanalys (även survival analysis, life table analysis) utgör ett antal olika statistiska metoder för att analysera data som utgörs av tidsrymd till viss händelse (time to event data). Metoderna har sitt ursprung i analyser av hur länge cancerpatienter överlever efter olika behandlingsformer. Överlevnadsanalys används emellertid generellt vid studier där man följer upp patienter för att registrera varje tidpunkt då en definierad händelse inträffar. Händelsen kan till exempel vara att en viss sjukdom debuterar eller att ett visst symtom upphör. Data kan återges i så kallade överlevnadskurvor. Analysen, som ska avgöra om skillnad finns mellan de studerade grupperna, tar hänsyn till att patienterna studerats olika lång tid (eftersom det tagit viss tid att "" det behövliga antalet deltagare) och till att det vid studiens avslutande finns patienter som inte upplevt den händelse som avses (censurering). Анализ выживаемости (англ. survival analysis) — класс статистических моделей, позволяющих оценить вероятность наступления события. Die Ereigniszeitanalyse (auch Verweildaueranalyse, Verlaufsdatenanalyse, Ereignisdatenanalyse, englisch survival analysis, analysis of failure times und event history analysis) ist ein Instrumentarium statistischer Methoden, bei der die Zeit bis zu einem bestimmten Ereignis („time to event“) zwischen Gruppen verglichen wird, um die Wirkung von prognostischen Faktoren, medizinischer Behandlung oder schädlichen Einflüssen zu schätzen. Das Ereignis kann dabei ein bevorstehender Tod sein, jedoch auch beliebige andere Endpunkte, wie Heilung, Erkrankung oder Eintreten einer Komplikation kommen infrage. Beispiele für eine solche Analyse sind der Kaplan-Meier-Schätzer, die Cox-Regression oder das Modell für beschleunigte Ausfallzeiten. Eine zentrale Größe ist die Hazardrate. L'analisi di sopravvivenza è un'applicazione della statistica usata per studiare la mortalità negli organismi biologici e i guasti nei sistemi meccanici. Questo argomento è chiamato in ingegneria "teoria dell'affidabilità" o "analisi di affidabilità", mentre in economia o in sociologia è chiamato analisi di durata o modello di durata. تحليل البقاء هو فرع من الإحصائيات لتحليل المدة الزمنية المتوقعة حتى حدوث حدث أو أكثر، مثل الموت في الكائنات الحية والفشل في الأنظمة الميكانيكية. يسمى هذا الموضوع نظرية الموثوقية أو تحليل الموثوقية في الهندسة، وتحليل المدة أو نمذجة المدة في الاقتصاد، وتحليل تاريخ الأحداث في علم الاجتماع. يحاول تحليل البقاء الإجابة على أسئلة معينة، مثل ما هي نسبة السكان الذين سيبقون على قيد الحياة بعد وقت معين؟ من بين الذين بقوا على قيد الحياة، بأي معدل سيموتون أو يفشلون؟ هل يمكن مراعاة أسباب متعددة للوفاة أو الفشل؟ كيف ظروف أو خصائص معينة تزيد أو تقلل من احتمال البقاء على قيد الحياة؟ للإجابة على مثل هذه الأسئلة، من الضروري تحديد «مدى الحياة». في حالة البقاء البيولوجي، يكون الموت واضحًا، ولكن من أجل الموثوقية الميكانيكية، قد لا يكون الفشل محددًا جيدًا، لأنه قد يكون هناك أنظمة ميكانيكية يكون فيها الفشل جزئيًا، أو مسألة درجة، أو غير موضعية في الوقت المناسب. حتى في المشكلات البيولوجية، قد يكون لبعض الأحداث (على سبيل المثال، النوبة القلبية أو فشل عضو آخر) نفس الغموض. تفترض النظرية الموضحة أدناه أحداثًا محددة جيدًا في أوقات محددة؛ يمكن معالجة الحالات الأخرى بشكل أفضل من خلال النماذج التي تفسر صراحة الأحداث الغامضة. بشكل عام، يتضمن تحليل البقاء نمذجة بيانات الوقت للحدث؛ في هذا السياق، يعتبر الموت أو الفشل «حدثًا» في أدبيات تحليل البقاء. عادةً ما يحدث حدث واحد فقط لكل موضوع، وبعد ذلك يموت الكائن الحي أو الآلية أو ينكسر. الحدث المتكرر أو نماذج الأحداث المتكررة تخفف من هذا الافتراض. تعتبر دراسة الأحداث المتكررة ذات صلة بموثوقية الأنظمة، وفي العديد من مجالات العلوم الاجتماعية والبحث الطبي. 생존분석(生存分析, 영어: survival analysis)은 통계학의 한 분야로, 어떠한 현상이 발생하기까지에 걸리는 시간에 대해 분석하는 것이다. 예를 들면, 생명체의 관찰시작부터 사망에 이르는 시간을 분석하는 것이 있다. Análise de sobrevivência, também denominada análise de sobrevida, é um ramo da estatística que estuda o tempo de duração esperado até a ocorrência de um ou mais eventos, tais como morte em organismos biológicos e falha em sistemas mecânicos. Em engenharia este tema é denominado ou análise de confiabilidade; em economia é conhecido como análise de duração ou modelagem de duração e, em sociologia, como análise da história do evento. A análise de sobrevivência procura responder perguntas como: qual é a proporção de uma população que sobreviverá depois de um certo tempo? Daqueles que sobrevivem, a que ritmo eles vão morrer ou falhar? Podem várias causas de morte ou falha ser levado em conta? Como circunstâncias ou características específicas aumentam ou diminuem a probabilidade de sobrevivência? Para responder às perguntas listadas, é necessário definir lifetime, isto é, tempo de vida. No caso da sobrevivência biológica, morte é um desfecho inequívoco, mas para confiabilidade mecânica, falha pode não estar bem definida, pois existem sistemas mecânicos em que a falha é parcial, estar sujeita a graus ou não estar localizada no tempo. Mesmo em problemas biológicos, alguns eventos (por exemplo, ataque cardíaco ou outra falência de órgãos) podem ter a mesma ambiguidade da falhas parciais. A teoria descrita abaixo assume eventos bem definidos em momentos específicos; outros casos podem ser melhor tratados por modelos que explicitamente explicam eventos ambíguos. De modo mais geral, a análise de sobrevivência envolve a modelagem do tempo para os dados do evento. Nesse contexto, a morte ou o fracasso é considerado um "evento" na literatura de análise de sobrevivência – tradicionalmente apenas um único evento ocorre para cada sujeito, após o qual o organismo ou mecanismo está morto ou quebrado. Modelos de Evento recorrente ou evento repetido relaxam essa suposição. O estudo de eventos recorrentes é relevante em , e em muitas áreas de ciências sociais e pesquisa médica. Vale destacar que, na modelagem do tempo de sobrevivência, as técnicas estatísticas padrão geralmente não podem ser aplicadas porque a distribuição subjacente raramente é normal e os dados são, muitas vezes, "censurados". Аналіз виживаності — галузь статистики, що аналізує очікуваний час до моменту відбуття події, зокрема смерті біологічних організмів або поломки механічних систем. У різних науках аналіз виживаності має назву теорія надійності або аналіз надійності (інженерія), аналіз тривалості або моделювання тривалості (економіка) та аналіз історії подій (соціологія). Аналіз виживаності намагається відповісти на такі запитання як: який відсоток популяції виживе через певний відрізок часу? З тих, хто виживе, з якою швидкістю вони гинутимуть? Чи можна брати до уваги різні причини смерті? Як різні обставини та характеристики підвищують або знижують ймовірність виживання? En estadística aplicada, el análisis de supervivencia estudia los procesos aleatorios relacionados con la muerte de organismos vivos y el fallo de sistemas mecánicos. L'anàlisi de la supervivència és un conjunt de tècniques estadístiques que s'utilitzen per analitzar dades que representen el temp transcorregut des d'un origen fins al moment que té lloc un esdeveniment com la defunció (temps fins a un esdeveniment) ( pàg 1). Aquesta branca de l'estadística rep diferents noms segons el camp d'aplicació. Així, per exemple, en enginyeria se sol anomenar anàlisi de fiabilitat. 生存分析（英語：Survival analysis）是指根据试验或调查得到的数据对生物或人的生存时间进行分析和推断，研究生存时间和结局与众多影响因素间关系及其程度大小的方法，也称生存率分析或存活率分析。 生存分析涉及有关疾病的愈合、死亡，或者器官的生长发育等时效性指标。 某些研究虽然与生存无关，但由于研究中随访资料常因失访等原因造成某些数据观察不完全，要用专门方法进行统计处理，这类方法起源于对寿命资料的统计分析，故也称为生存分析。 关于生存函数（英語：survival function）： t表示某个时间，T表示生存的时间（寿命），Pr表示表示概率。生存函数就是寿命T大于t的概率。举例来说，人群中寿命超过50（t）岁的人在所有人中的概率是多少，就是生存函数要描述的。假定t=0时，也就是寿命超过0的概率为1；t趋近于无穷大，生存概率为0，没有人有永恒的生命。如果不符合这些前提假定，则不适应Survival analysis，而使用其他的方法。由上可以推导：生存函数是一个单调非增函数。t越大，S(t)值越小。 衍生函数：Lifetime distribution function F(t) = 1-S(t) = Pr(T <= t) 概率密度函数：f(t) = d(F(t))/dt 又叫event density，单位时间事件event（可以是死亡或者机器失效）的概率，是生存函数的导数。 f(t) 的性质：f(t) 总是非负的（没有人可以再生）。函数曲线下方面积（从0到无穷大积分）为1。s(t) = d(S(t))/dt = -f(t) 危险函数Hazard function λ(t) = f(t)/S(t) 危险函数引入分母S(t)。其物理意义是，如果t=50岁，λ(t)就是事件概率（死亡）除以50岁时的生存函数。因为年龄t越大，分母生存函数S(t)越小，假定死亡概率密度f(t)对任何年龄一样（这个不是survival analysis的假设），那么危险函数λ(t)值越大，预期存活时间短。综合很多因素，卖人身保险的对年龄大的收费越来越高。婴儿的死亡概率密度相对高一些，虽然分母生存函数S(t)大，λ(t)值还是略微偏高，交的人身保险费也略偏高。 Analýza přežívání neboli analýza přežití je odvětví statistiky. Lze ji aplikovat například na odhadování střední doby života organismů nebo na střední dobu do výskytu poruchy zařízení. Obecně jde o modelování časového průběhu mezi vstupem do pozorování a další událostí. V biologických a lékařských vědách touto událostí často bývá smrt, odtud název „analýza přežívání“. Analiza przeżycia to zbiór metod statystycznych badających procesy, w których interesujący jest czas, jaki upłynie do (pierwszego) wystąpienia pewnego zdarzenia. Zdarzeniem tym może w szczególności być np.: * śmierć pacjenta (stąd nazwa metody), * awaria urządzenia, * zaprzestanie płacenia rachunków przez klienta, * dezaktywacja usługi telekomunikacyjnej (np. pakietu minut), * odejście pracownika z firmy. W zbiorze danych do analizy przeżycia wyróżnia się tzw. obserwacje ucięte albo cenzurowane (ang. censored observations), o których wiadomo, że proces stochastyczny trwał dalej, jednak o jego dalszym czasie nie ma dalszych danych (np. pacjenci wypisani ze szpitala). Typowe metody analizy przeżycia obejmują: * tworzenie tablic trwania życia, * estymację funkcji przeżycia (np. estymator Kaplana-Meiera, prawo umieralności Weibulla), * modele regresyjne (np. model proporcjonalnego hazardu Coxa). L'analyse de (la) survie est une branche des statistiques qui cherche à modéliser le temps restant avant la mort pour des organismes biologiques (l'espérance de vie) ou le temps restant avant l'échec ou la panne dans les systèmes artificiels, ce que l'on représente graphiquement sous la forme d'une courbe de survie. On parle aussi d'analyse de la fiabilité en ingénierie, d'analyse de la durée en économie ou d'analyse de l'histoire d'événements en sociologie. La représentation des données de survie se fait souvent sous la forme graphique d'une courbe de survie. Plus généralement, l'analyse de survie implique la modélisation du facteur temps dans la probabilité d'occurrence des événements, notamment grâce à des concepts tels que le taux de défaillance instantané ou la loi de fiabilité d'un système. L'analyse de survie a été généralisée à la modélisation d'événements non pas uniques mais récurrents dans le temps, comme peuvent l'être par exemple les rechutes en cas de maladie, voire à des systèmes plus complexes encore soumis à des risques multiples qui peuvent dépendre les uns des autres, etc. L'analyse de survie repose souvent sur des séries temporelles de données longitudinales. Dans les cas où les événements d'intérêt ne se sont pas produits avant la fin de la période d'observation (e.g., la maladie n'est pas apparue chez un malade) on parle de censure de la série de données.

gold:hypernym

dbr:Branch

prov:wasDerivedFrom

wikipedia-en:Survival_analysis?oldid=1100337768&ns=0

dbo:wikiPageLength

44267

foaf:isPrimaryTopicOf

wikipedia-en:Survival_analysis