Thor Osborn, Sandia National Laboratories 수석 시스템 연구 분석가
모수적 생존 분석은 명확하게 정의된 범주적 존재 상태 사이에서 개체(사람, 식물, 제품 등)의 확률적 전환을 특성화하는 데 종종 사용됩니다. 이러한 분석은 기간 및 효과 변수의 함수로서 개별 엔터티에 대한 해당 전환 확률을 사용하여 컴팩트하고 연속적인 분포로 모델 기간 종속 프로세스를 분석합니다. 그러나 기본 물리적 프로세스를 잘 이해하지 못하기 때문에 데이터 세트에 대한 가장 적절한 생존 분포가 불분명한 경우가 많습니다. 이러한 경우 데이터에 가장 적합한 것을 식별하기 위해 일반적인 모수적 생존 분포(예: Lognormal, Weibull, Frechét 및 Loglogistic 분포) 모음을 시도할 수 있습니다. 다양한 옵션 세트를 적용하면 다양한 실제 목적에 적합한 품질의 모델을 찾을 가능성이 높아지지만 이 접근 방식은 관심 전환을 관리하는 프로세스에 대한 통찰력을 거의 제공하지 않습니다. 일반적으로 사용되는 각각의 생존 분포는 심층 조사를 위한 적절한 질문과 가설을 구성하는 데 귀중한 관점을 제공할 수 있는 차별화된 구조적 주제를 기반으로 합니다. 이 문서에서는 프로세스 조사 및 이해와 관련하여 각 메커니즘의 경험적 가치를 고려하여 보다 일반적으로 사용되는 각 생존 분포의 기본 메커니즘을 명확하게 설명합니다.
자동 생성된 스크립트...
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스피커
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성적 증명서
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안녕하세요, 내 방문을 환영합니다. |
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나는 지난 25년 동안 |
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많은 연구를 수행해왔고 |
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당신과 사고방식을 공유하세요 |
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우리가 배포하는 것에 대해 |
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선례에 의해 동기 부여됨, 용이함 |
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사용하거나 경험적으로 입증 |
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05.666 |
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그 과정에 대해. 더 나아가, |
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훌륭한 모델 핏이 나올 때 |
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20.666 |
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분포의 기원 |
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파라메트릭에서 일반적으로 사용되는 |
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36.366 |
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직장에서도 보이고 |
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학술 문헌에서. |
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51,400 |
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교과서를 포함한 문학 |
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웹 기반 기사도 포함됩니다. |
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07.166 |
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실패할 수도 있는 재심사 |
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작업에서 전체 가치를 수집합니다. |
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21.633 |
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지수. |
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에 관해 많은 말이 자주 만들어집니다. |
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39.066 |
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그들은 근본적으로 모델을 만들기 때문에 |
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다양한 시스템 원형. ~ 안에 |
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56.200 |
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배포가 실제로 적합합니다. |
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로그 정규 데이터가 매우 좋습니다. |
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핏의 품질 또한 |
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32.066 |
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훨씬 더 잘 맞습니다. 그리고 둘째, |
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단지 약간의 일치가 있을 뿐입니다 |
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핵심 프로세스 메커니즘 |
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이 분포는 |
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11.600 |
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분석했지만 매우 유용한 정보를 제공합니다. |
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익숙한 출발점 |
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27.133 |
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상관되지 않은 효과. 보자 |
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그것이 사실이라면. |
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좋은 작품을 만들기 위해서는 |
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25,000. 개인용 |
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기록이 있으면 무작위로 사용하겠습니다. |
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29.400 |
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06.333 |
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70 |
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우리가 실제로 얻은 것을 확인하십시오 |
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정규 분포. |
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이제 다음을 고려해 봅시다. |
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14.400 |
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내 뇌에 각인되지 못함 |
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에 대한 충분한 지식을 가지고 |
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34.300 |
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로그 정규 분포도 |
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매우 간단합니다. 보시다시피, |
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이 데모에서는 |
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변동 데이터는 |
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05.766 |
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내가 찾았기 때문에 JSL 스크립팅 |
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훨씬 더 편리합니다 |
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32.566 |
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각각의 레코드 수 |
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견본. 다음으로, |
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53.200 |
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제품. |
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외부 루프는 다음을 추적합니다. |
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17.133 |
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이전 슬라이드에서. 그만큼 |
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증폭된 제품으로 보상 |
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33.700 |
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분포를 고려할 수 있다 |
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에서 이차적으로 생성된 것 |
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18.400 |
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유사한 내부 프로세스가 많이 있음 |
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최대값으로 표현됩니다 |
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35,000 |
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Frechet 배포 예정입니다. 그만큼 |
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Weibull 분포는 다음을 나타냅니다. |
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50.466 |
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언제든지 완료되는 프로세스 |
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여러 요소 중 |
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08.766 |
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파레토 분포 사용 |
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소스로. 이 경우, |
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27.600 |
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법선의 절대값 |
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소스로 배포합니다. |
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이제 간단히 살펴 보겠습니다. |
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58.666 |
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131 |
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최대값이 사용됩니다. |
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제곱근의 경우 |
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50.766 |
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136 |
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사용할 수 없습니다. 다음도 가능합니다. |
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다른 공통점을 보세요 |
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33.233 |
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46.033 |
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정규 분포의 값 |
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꽤 괜찮아요. |
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그런데 와이블은 |
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28.066 |
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핵심일 때 배포 |
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행동이 실질적으로 |
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43.600 |
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4개의 헴을 함유한 |
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하위 단위는 기계적으로 상호 작용합니다. |
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59.166 |
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지금까지 모두 의존해왔어 |
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독립 샘플. 교수 |
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15.766 |
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자동차 생산까지 확대 |
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상관 데이터. 세대 |
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32.100 |
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시퀀스 자기 상관은 |
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약 0.75이지만 아직은 |
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59.033 |
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02.300 |
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공동의 생존 |
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배포. 당신은 그것을 볼 수 있습니다 |
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26.400 |
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관계의 좋은 예 |
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실제 분석 사이 |
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42.000 |
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한 가족을 하나로 묶다 |
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중공업이 있는 주거지. |
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55.266 |
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비슷한 특징을 가지고 있습니다. 그만큼 |
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토지 소유자는 신청해야합니다 |
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09.000 |
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의견을 말할 기회. 현지의 |
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그러면 공무원들이 무게를 달아보죠 |
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22.433 |
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파티. 이 예는 그렇지 않습니다. |
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시연으로 다가왔다 |
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36.633 |
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처리 시간은 140일입니다. 그만큼 |
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핏은 확실히 불완전하지만 |
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분산 데이터의 결과 |
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결합된 결과를 산출하는 프로세스 |
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08.400 |
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어디에나 있지만 로그로지스틱하다. |
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덜 자주 사용됩니다. 없이 |
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24.466 |
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다단계 프로세스가 될 수 있습니다. |
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로그를 전달하기에는 불충분함 |
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38.200 |
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고려된 복잡성 |
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기본 프로세스의 |
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53.166 |
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프로세스인지 |
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크게 영향을 받음 |
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05.566 |
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협력적인 요소인지 |
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등의 긍정적인 의미를 내포하고 있다 |
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자주 말했지, 난 그럴 거야 |
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진심으로 감사드립니다 |
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