用於估計存活率（或失敗率）。 Kaplan-Meier 估計方法（也稱為乘積極限估計）是一種非參數方法，因此不需要像參數方法那樣做出許多假設（例如，無需假設特定的機率分佈來對資料進行建模）。此方法可用於刪失（不完整）資料。
注意：雖然這種分析方法經常用於分析事件發生時間數據，但它也可用於對任何連續變數（無論是否刪失）進行建模（例如，強制事件）。
存活分析
- 從開啟的 JMP ®資料表中，選擇「分析」>「可靠性和生存」>「生存」。
- 從「選擇列」中選擇一個連續時間變量，然後按一下「Y，事件發生時間」 。
- 如果資料中存在刪失數據，請將用於識別哪些值被刪失的變數新增至「刪失」角色。按一下“確定” 。
報告顯示了生存曲線圖和生存估計值，包括平均生存天數；第25、50（中位數）和 75% 分位數；以及一個表格，其中顯示了事件發生時每個時間點的存活率、失敗率、失敗人數和風險人數。完整的 Kaplan-Meier 估計值可在合併表中找到。紅色三角形下方提供了增強生存曲線圖的選項。此處我們新增了陰影點信賴區間。
群體比較分析
- 從開啟的 JMP ®資料表中，選擇「分析」>「可靠性和生存」>「生存」。
- 從「選擇列」中選擇一個連續時間變量，然後按一下「Y，事件發生時間」 。
- 如果資料中存在刪失，則將標識哪些值被刪失的變數加入到「查角色」中。
- 將用於標識分組的變數新增至分組角色。按一下“確定” 。
報告顯示了各組的疊加存活曲線圖和存活估計值，以及檢驗各組存活率是否有差異的統計檢定。
Rats.jmp (Help > Sample Data Folder)Rats.jmp（幫助 > 範例資料資料夾）
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