パラメトリック生存分析に関するヒューリスティックな視点 (2020-US-30MP-567)レベル: 中級
Thor Osborn 氏、サンディア国立研究所主席システム研究アナリスト
パラメトリック生存分析は、人、植物、製品などの実体が、明確に定義されたカテゴリ的な存在状態の間で確率的に遷移することを特徴付けるためによく使用されます。 このような分析では、持続時間と効果変数の関数として個々のエンティティの対応する遷移確率を使用して、持続時間に依存するプロセスをコンパクトな連続分布としてモデル化します。 ただし、基礎となる物理プロセスが十分に理解されていないため、データセットの最適な生存分布は不明瞭なことがよくあります。 このような場合、一般的なパラメトリック生存分布のコレクション (対数正規分布、ワイブル分布、フレシェ分布、対数ロジスティック分布など) を試行して、データに最もよく適合する分布を特定できます。 多様なオプションのセットを適用すると、多くの実用的な目的に適切な品質のモデルを見つける可能性が高まりますが、このアプローチでは、関心の移行を管理するプロセスについての洞察はほとんど得られません。 一般的に使用される生存分布はそれぞれ、より深い調査のための適切な質問や仮説を組み立てる際に貴重な視点を提供する、差別化された構造的テーマに基づいています。 この論文では、プロセスの調査と理解に関連した各メカニズムのヒューリスティックな価値を考慮しながら、より一般的に使用されるそれぞれの生存分布の背後にある基本的なメカニズムを明らかにします。
自動生成されたトランスクリプト...
スピーカー
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成績証明書
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こんにちは、ようこそ。 |
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14.633 |
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過去25年間、私は |
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多くの研究を行っており、 |
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31.533 |
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考え方をあなたと共有する |
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私たちのディストリビューションについて |
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49.366 |
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前例、容易さによる動機 |
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使用する、または経験的に証明される |
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05.666 |
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そのプロセスについて。 さらに遠く、 |
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モデルの適合が優れている場合 |
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20.666 |
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分布の起源 |
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パラメトリックでよく使用される |
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36.366 |
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職場だけでなく、 |
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学術文献では。 |
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51.400 |
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教科書を含む文学 |
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ウェブベースの記事も |
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07.166 |
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失敗する可能性のある再検査 |
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仕事から最大限の価値を引き出します。 |
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21.633 |
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指数関数的。 |
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よく言われるのは、 |
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39.066 |
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なぜならそれらは基本的にモデル化しているからです |
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さまざまなシステムの原型。 の |
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56.200 |
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43 |
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分布は実際に適合します |
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対数正規データは非常に良好です。 |
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フィット感の質も |
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32.066 |
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はるかに良くフィットします。 そして第二に、 |
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ささやかな偶然があるだけだ |
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55.333 |
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コアプロセスメカニズム |
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これらの分布は次のことを表します |
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11.600 |
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分析ですが、それは非常に重要な情報を提供します |
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おなじみの出発点 |
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27.133 |
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60 |
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無相関の効果。 どれどれ |
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それが本当なら。 |
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良いものを生み出すために |
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52.733 |
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25,000。 個人向け |
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レコードではランダムを使用します |
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29.400 |
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06.333 |
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70 |
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実際に取得したことがわかります |
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正規分布。 |
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では、次のことを考えてみましょう |
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14.400 |
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脳に刷り込むことができない |
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～についての十分な知識を持って |
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34.300 |
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対数正規分布も |
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とてもシンプルです。 ご覧のとおり、 |
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50.233 |
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84 |
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このデモンストレーションでは、 |
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変動データ |
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05.766 |
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88 |
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JSL スクリプトを見つけたので |
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にとってはるかに便利です |
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32.566 |
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それぞれのレコードの数 |
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サンプル。次に、 |
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53.200 |
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製品。 |
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外側のループは、 |
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17.133 |
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101 |
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前のスライドで。 の |
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増幅積が補償する |
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33.700 |
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105 |
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分配も検討されるかもしれない |
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～から二次的に生成されるものとして |
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18.400 |
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多くの同様の内部プロセス |
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はその最大値で表されます |
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35.000 |
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114 |
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フレシェで配布される予定です。 の |
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ワイブル分布は次のように表します。 |
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50.466 |
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118 |
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完了するプロセス |
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複数の要素の |
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08.766 |
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122 |
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パレート分布を使用する |
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ソースとして。 この場合、 |
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27.600 |
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126 |
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法線の絶対値 |
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ソースとして配布します。 |
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では、簡単に見てみましょう |
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58.666 |
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131 |
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最大値が使用されます。 |
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の平方根については、 |
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50.766 |
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136 |
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は利用できませんが、利用することもできます |
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他の共通点を見てください |
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33.233 |
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46.033 |
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141 |
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正規分布の値 |
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かなり順調です。 |
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ちなみにワイブルは |
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28.066 |
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146 |
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コア時のディストリビューション |
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行動は実質的に |
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43.600 |
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150 |
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4つのヘムが含まれている |
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サブユニットは機械的に相互作用する |
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59.166 |
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154 |
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今まではすべてに依存していました |
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独立したサンプル。 教授 |
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15.766 |
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自動生産に拡張 |
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相関データ。 の生成 |
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32.100 |
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162 |
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シーケンスの自己相関は |
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約.75ですが、 |
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59.033 |
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02.300 |
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167 |
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共通の生存 |
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配布物。それがわかります |
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26.400 |
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171 |
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関係の良い例 |
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現実世界の分析との間 |
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42.000 |
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一つの家族を混ぜ合わせる |
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重工業のある住宅。 |
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55.266 |
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同様の特徴を持っています。 の |
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地主は申請をしなければなりません |
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09.000 |
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コメントする機会。 地元 |
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その後、当局者は次のことを検討します |
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22.433 |
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パーティー。この例はそうではありません |
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デモンストレーションとして近づいた |
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36.633 |
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処理時間は 140 日です。 の |
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フィッティングは明らかに不完全ですが、 |
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52.733 |
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分散データの結果は次のとおりです。 |
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結合された結果を生み出すプロセス |
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08.400 |
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遍在的だが対数ロジスティック |
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使用頻度は低いです。 それなし |
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24.466 |
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複数のステップからなるプロセスが考えられます。 |
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ログを渡すには不十分です |
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38.200 |
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考慮された複雑さ |
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基礎となるプロセスの |
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53.166 |
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プロセスかどうか |
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～によって大きな影響を受ける |
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05.566 |
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協力要素があるかどうか |
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などの肯定的な用語が含まれます |
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22.733 |
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よく言われる、私はそうするだろう |
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心から感謝します |
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35.033 |
起こる予測モデリング品質と信頼性
