ecdf
경험적 누적 분포 함수
설명
[
는 하나 이상의 이름-값 인수를 사용하여 옵션을 추가로 지정합니다. 예를 들어 f
,x
] = ecdf(y
,Name,Value
)
는 'Function'
,'survivor'f
의 함수 유형을 생존 함수로 지정합니다.
예제
입력 인수
출력 인수
세부 정보
알고리즘
ecdf
는 중도절단 정보에 따라 다양한 알고리즘을 사용하여 함수 값(f
)과 신뢰한계(flo
및 fup
)를 계산합니다. f
의 함수 유형은 Function
이름-값 인수로 지정된 대로 cdf(디폴트 값), 생존 함수 또는 누적 위험 함수일 수 있습니다.
중도절단 유형 | f 의 알고리즘 | flo 및 fup 의 알고리즘 |
---|---|---|
우측 중도절단된 데이터 - 완전히 관측된 관측값 또는 우측 중도절단된 관측값 포함 |
| 카플란-마이어 추정량의 분산에 대한 근삿값인 그린우드의 공식(Greenwood’s Formula)을 사용합니다. 분산 추정값은 다음과 같이 지정됩니다. |
좌측 중도절단된 데이터 - 완전히 관측된 관측값 또는 좌측 중도절단된 관측값 포함 | 카플란-마이어 추정량을 사용합니다. | 그린우드의 공식(Greenwood’s Formula)을 사용합니다. |
양측 중도절단된 데이터 - 우측 중도절단된 관측값과 좌측 중도절단된 관측값을 모두 포함 | Turnbull의 알고리즘[3][4]을 사용합니다. 알고리즘에 사용할 최대 반복 횟수( | 피셔 정보 행렬을 사용합니다. |
구간 중도절단된 데이터 - 구간 중도절단된 관측값 포함 |
| 지원되지 않습니다. |
참고 문헌
[1] Cox, D. R., and D. Oakes. Analysis of Survival Data. London: Chapman & Hall, 1984.
[2] Lawless, J. F. Statistical Models and Methods for Lifetime Data. 2nd ed., Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 2003.
[3] Klein, John P., and Melvin L. Moeschberger. Survival Analysis: Techniques for Censored and Truncated Data. 2nd ed. Statistics for Biology and Health. New York: Springer, 2003.
[4] Turnbull, Bruce W. "Nonparametric Estimation of a Survivorship Function with Doubly Censored Data." Journal of the American Statistical Association 69, No. 345 (1974): 169–73.
[5] Anderson-Bergman, Clifford. "An Efficient Implementation of the EMICM Algorithm for the Interval Censored NPMLE." Journal of Computational and Graphical Statistics 26, no. 2 (April 3, 2017): 463–67.
[6] Ware, James H., and David L. Demets. "Reanalysis of Some Baboon Descent Data." Biometrics 32, no. 2 (June 1976): 459–63.
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버전 내역
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