उत्तरजीविता विश्लेषण में सेंसर किए गए डेटा के लिए वैरोनियन तरीकों को समझना
वैरोनियन एक सांख्यिकीय तकनीक है जिसका उपयोग किसी मॉडल के मापदंडों का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है जब डेटा को सेंसर किया जाता है, जिसका अर्थ है कि कुछ अवलोकन केवल आंशिक या अपूर्ण हैं। इसका उपयोग आमतौर पर उत्तरजीविता विश्लेषण में किया जाता है, जहां लक्ष्य समय के साथ होने वाली किसी घटना की संभावना का अनुमान लगाना है, लेकिन सभी व्यक्तियों के पास निरीक्षण करने के लिए समान समय नहीं होता है। वैरोनियन विधि व्युत्क्रम संभाव्यता भार के विचार पर आधारित है, जो प्रेक्षित डेटा और सेंसरिंग की संभावना का उपयोग करके लापता डेटा के अनुमान की अनुमति देता है। इस पद्धति का नाम सांख्यिकीविद् डेविड वैरोनियन के नाम पर रखा गया है, जिन्होंने पहली बार इसे 1970 के दशक में पेश किया था। उत्तरजीविता विश्लेषण में, वैरोनियन पद्धति का उपयोग जीवित रहने के कार्य या खतरे की दर का अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है, जो समय के साथ होने वाली किसी घटना की संभावना का वर्णन करता है। इसका उपयोग ब्याज की अन्य मात्राओं का अनुमान लगाने के लिए भी किया जा सकता है, जैसे औसत जीवित रहने का समय या एक निश्चित समय से अधिक जीवित रहने वाले व्यक्तियों का अनुपात। सेंसर किए गए डेटा को संभालने के लिए अन्य तरीकों की तुलना में वैरोनियन पद्धति के कई फायदे हैं, जिसमें जटिल को संभालने की क्षमता भी शामिल है। सेंसर किए गए और बिना सेंसर किए गए डेटा के लिए अलग-अलग मॉडल की अनुमति देने में सेंसरिंग पैटर्न और इसका लचीलापन। हालाँकि, यह कम्प्यूटेशनल रूप से गहन हो सकता है और बहुत बड़े डेटासेट के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है।
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