（日文之後為英文）
標題：使用最大似然法在量化限度內進行左刪失的各種統計分析
Yukio Takahashi，BioStat Research Institute, Inc. 執行長
許多測量數據都有極限值，低於或高於該極限值就無法準確測量。我想計算包含該數據的平均值或 95％ 置信區間。為了方便，假設定量下限為一半甚至0來計算平均值可以接受嗎？另外，量化的上限該如何處理？在這種情況下，中位數和四分位數間距是平均值和標準差 SD 的替代統計。然而，使用各種統計模型進行分析都存在局限性。我想執行迴歸分析，同時包含測量極限值，但我不確定如何做到這一點。與 JMP 的「單變量分佈」和「雙變量關係」相對應，現在可以使用「單變量壽命」和「雙變量壽命」功能進行包括刪失數據在內的最大似然分析。這些平台不僅可以處理右審查，還可以同時處理左審查和區間審查。這些平台功能多樣，需要精細的設置，但操作說明沒有提供分析數據的範例，包括量化限制。在這裡，我們將提供各種數據的範例並介紹分析方法和解釋結果的方式。
使用最大似然法和左刪失量化限度進行的各種統計分析
Yukio Takahashi，BioStat Institute Co. Ltd. 總裁
許多測量數據包含無法準確測量的低於或高於值的限制。對於此類數據，應計算平均值或 95% 信賴區間。為了方便起見，用定量下限的一半來計算平均值，將其視為0級，不是更好嗎？定量的上限該如何處理？在這種情況下，統計中位數和四分位數間距充當平均值和標準差 (SD)。但是，使用各種統計模型進行的分析都有其限制。雖然應該在包含測量限度的情況下進行迴歸分析，但是應該如何進行呢？現在可以使用 JMP 中的「壽命分佈」和「按 X 擬合壽命」平台進行最大似然分析，其中包括對單變量分佈和雙變量關係的數據進行審查。在這些平台中，不僅進行右刪失，還同時進行左刪失和區間刪失。這些平台功能多樣，需要敏感的設置，但說明書中沒有包括包含量化限制的數據分析範例。我將透過各種數據範例展示分析方法和結果。
