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生存时间数据分析

用于分析可靠性和生存数据的非参数化方法和半参数化方法

生存分析是一种事件时间分析,即关注的结果是事件发生的时间。事件时间的示例有:健康科学研究的感染、疾病复发或恢复的时间;经济学研究的失业的持续时间;工程研究的机器零件失效前的时间或灯泡的寿命等。

要执行生存分析:

  • 将模型与您的数据拟合。使用本页生存时间数据分析Cox 比例风险模型下列出的一个或多项函数。

  • 使用本页主题下所列示例中的方法,或使用 Cox 比例风险模型函数,绘制或分析拟合模型。

fitcox 函数提供一种面向对象的方法来拟合 Cox 比例风险模型。生成的 CoxModel 对象包含许多统计量和分析方法。coxphfit 用于拟合 Cox 模型的旧函数,它也支持代码生成。

函数

全部展开

ksdensityKernel smoothing function estimate for univariate and bivariate data
mleMaximum likelihood estimates
mlecovAsymptotic covariance of maximum likelihood estimators
evfitExtreme value parameter estimates
expfitExponential parameter estimates
gamfitGamma parameter estimates
lognfitLognormal parameter estimates
normfitNormal parameter estimates
wblfitWeibull parameter estimates
fitdist对数据进行概率分布对象拟合
dfittoolOpen Distribution Fitter app
ecdfEmpirical cumulative distribution function
ecdfhistHistogram based on empirical cumulative distribution function
plotSurvivalPlot survival function of Cox proportional hazards model
probplotProbability plots
wblplotWeibull probability plot

拟合 Cox 比例风险模型

coxphfitCox proportional hazards regression

拟合 CoxModel 对象

fitcoxCreate Cox proportional hazards model

CoxModel 方法

coefciConfidence interval for Cox proportional hazards model coefficients
hazardratioEstimate Cox model hazard relative to baseline
linhyptestLinear hypothesis tests on Cox model coefficients
plotSurvivalPlot survival function of Cox proportional hazards model
survivalCalculate survival of Cox proportional hazards model

对象

CoxModelCox proportional hazards model

主题