パラメトリック生存分析のヒューリスティックな視点 (2020-US-30MP-567)サンディア国立研究所主席システム研究アナリスト、ソー・オズボーン氏
パラメトリック生存分析は、人、植物、製品などのエンティティの、明確に定義されたカテゴリ状態間の確率的遷移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、期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、個々のエンティティの対応する遷移確率を期間と効果変数の関数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 セットに最適な生存分布は不明な場合がよくあります。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 (例: 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) を試して、データに最も適したものを特定できます。さまざまなオプション セットを適用すると、多くの実用的な目的に適した品質のモデルが見つかる可能性が高くなりますが、このアプローチでは、関心のある遷移を支配するプロセスについてほとんど洞察が得られません。一般的に使用される生存分布はそれぞれ、差別化された構造テーマに基づいており、より深い調査のための適切な質問と仮説を組み立てる上で貴重な視点を提供する可能性があります。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各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...
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スピーカー
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トランスクリプト
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こんにちは、私の |
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14.633 |
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3 |
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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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7 |
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考え方をあなたと共有する |
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我々が配布する物について |
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49.366 |
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11 |
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前例、容易さによって動機づけられた |
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使用、または経験的に実証された |
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05.666 |
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15 |
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そのプロセスについて。さらに、 |
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優れたモデル適合が |
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20.666 |
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19 |
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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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23 |
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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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27 |
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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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31 |
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失敗する可能性のある再検査 |
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作品から最大限の価値を引き出す。 |
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21.633 |
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35 |
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指数関数。 |
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よく話題になるのは |
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39.066 |
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39 |
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なぜなら、それらは根本的にモデル化されているからです |
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異なるシステムアーキタイプ。 |
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56.200 |
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43 |
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分布は実際、適合する |
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対数正規分布データに非常によく適合します。 |
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フィット感の質も |
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32.066 |
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48 |
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はるかによくフィットします。そして第二に、 |
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ちょっとした偶然があるだけだ |
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55.333 |
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52 |
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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 |
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11.600 |
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56 |
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分析ですが、非常に |
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馴染みのある出発点 |
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27.133 |
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60 |
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相関関係のない効果。見てみましょう |
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もしそれが本当なら。 |
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良いものを作るために |
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52.733 |
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65 |
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25,000。個人の場合 |
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レコードはランダムに |
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29.400 |
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06.333 |
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70 |
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71 |
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実際に得られたものを確認する |
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正規分布。 |
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さて、 |
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14.400 |
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76 |
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脳に刻印できない |
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十分な知識を持って |
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34.300 |
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80 |
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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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このデモでは、 |
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変動データは |
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05.766 |
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88 |
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JSLスクリプトは |
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はるかに便利 |
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32.566 |
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92 |
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各レコードの数 |
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サンプル。次に、 |
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53.200 |
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96 |
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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 |
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増幅された製品は補償する |
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33.700 |
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105 |
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配布が検討される可能性がある |
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二次的に生成された |
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18.400 |
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110 |
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多くの類似した内部プロセス |
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最大値で表される |
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35.000 |
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114 |
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フレシェが配布する。 |
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ワイブル分布は |
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50.466 |
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118 |
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いずれかの場合に完了するプロセス |
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複数の要素が |
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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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情報源として。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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配布をソースとして使用します。 |
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それでは、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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平方根については |
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50.766 |
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136 |
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利用できない場合は、 |
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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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かなりうまくいきました。 |
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ちなみに、ワイブル |
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28.066 |
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146 |
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流通の核となる |
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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つのヘムを含む |
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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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これまですべて頼ってきた |
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独立したサンプル。教授 |
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15.766 |
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158 |
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自動車生産に拡大 |
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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0.75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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分布を見ることができます |
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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 |
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42.000 |
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175 |
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一つの家族を混ぜ合わせる |
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重工業が盛んな住宅地。 |
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55.266 |
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179 |
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同様の特徴を持っています。 |
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土地所有者は、 |
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09.000 |
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183 |
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コメントする機会。ローカル |
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当局はその後、 |
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22.433 |
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187 |
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この例は |
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デモンストレーションとしてアプローチ |
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36.633 |
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191 |
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処理時間は140日です。 |
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フィット感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 |
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プロセスを組み合わせて |
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08.400 |
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199 |
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どこにでもあるが、対数ロジスティック |
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あまり使用されません。 |
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24.466 |
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多段階のプロセスは |
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ログを伝えるには不十分 |
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38.200 |
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207 |
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考慮され、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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211 |
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プロセスが |
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大きな影響を受ける |
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05.566 |
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協力的な要素があるかどうか |
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肯定的な言葉で意味される |
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22.733 |
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219 |
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よく言われるように、私は |
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心から感謝いたします |
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35.033 |
