（日语之后为英语）
标题：使用最大似然法在量化限度内进行左删失的各种统计分析
Yukio Takahashi，BioStat Research Institute, Inc. 总裁
许多测量数据都有极限值，低于或高于该极限值就无法准确测量。我想计算包含该数据的平均值或 95％ 置信区间。为了方便，假设定量下限为一半甚至0来计算平均值可以接受吗？另外，量化的上限应该如何处理？在这种情况下，中位数和四分位数间距是平均值和标准差 SD 的替代统计数据。然而，使用各种统计模型进行分析都存在局限性。我想执行回归分析，同时包含测量极限值，但我不确定如何做到这一点。与 JMP 的“单变量分布”和“双变量关系”相对应，现在可以使用“单变量寿命”和“双变量寿命”功能进行包括删失数据在内的最大似然分析。这些平台不仅可以处理右审查，还可以同时处理左审查和区间审查。这些平台功能多样，需要精细的设置，但操作说明没有提供分析数据的示例，包括量化限制。在这里，我们将提供各种数据的示例并介绍分析方法和解释结果的方式。
使用最大似然法和左删失量化限度进行的各种统计分析
Yukio Takahashi，BioStat Institute Co. Ltd. 总裁
很多测量数据都包含无法准确测量的上下限值。对于这样的数据，应该计算平均值或95％置信区间。为了方便起见，用定量下限的一半来计算平均值不是更好吗，将其视为0等？定量上限应该如何处理？在这种情况下，统计中位数和四分位距充当平均值和标准差（SD）。但是，使用各种统计模型可以进行的分析存在限制。虽然应该在包含测量限的情况下进行回归分析，但应该如何进行呢？现在可以使用JMP中的Life Distribution和Fit Life by X平台进行使用最大似然法的分析，其中包括对单变量分布和双变量关系的数据进行删失。在这些平台中，不仅执行右删失，还同时执行左删失和区间删失。这些平台功能多样，需要敏感的设置，但说明手册中没有包含量化限值的数据分析示例。我将通过各种数据示例展示分析方法和结果。
