উত্তর:
সেন্সরিংয়ের ধারণাটি বেঁচে থাকার বিশ্লেষণ এবং জীবন ডেটা বিশ্লেষণের মূল বিষয়। এই সমস্যাটি শিল্প পরিসংখ্যানের মাধ্যমেও প্রবেশ করতে পারে। ইউনিটগুলির একটি নমুনা ব্যর্থ হতে সময় গ্রহণের সময় নিরীক্ষণ করার সময় আপনি থাকতে পারেন
অন্যান্য সমস্যাগুলি যা ডেটা মিক্সটিতে প্রবেশ করে
এই পরিস্থিতিগুলি পরিচালনা করতে সক্ষম সাধারণ বিতরণগুলি হ'ল: লগনরমাল, ওয়েইবুল এবং চরম মান। বিষয়গুলি আকর্ষণীয় হয়ে ওঠে কারণ বিশ্লেষণ পরিচালনা করার পাশাপাশি গ্রন্থগত পদ্ধতিগুলি পাশাপাশি এমএলই এবং মুহুর্তের পদ্ধতিগুলিও রয়েছে।
সিস্টেমগুলির নির্ভরযোগ্যতা এই বিষয়টির একটি অফ-শ্যুট যা বায়েশিয়ান পদ্ধতি, পুনর্নবীকরণ তত্ত্ব এবং ত্বরিত জীবন পরীক্ষার সাথে জড়িত। ওয়েন নেলসন এবং বিল মিকারের বেশ কয়েকটি ভাল বই রয়েছে।
বেঁচে থাকার বিশ্লেষণ সম্পর্কে
আমার দৃষ্টিতে চিকিত্সা গবেষণায় মডেলিং বেঁচে থাকার ডেটা বেঁচে থাকার বিশ্লেষণের প্রথম বই হিসাবে খুব ভাল পছন্দ ... তবে আরও অনেকগুলি রয়েছে।
5, 10, 12+, 14, 17, 18+, 20+
বেঁচে থাকার বিশ্লেষণের প্রথম অনুমানের বর্ণনা: নির্ভরশীল ভেরিয়েবলটি (1) সুনির্দিষ্ট মান (সম্পূর্ণ পর্যবেক্ষণ) এবং (2) মান একটি প্রদত্ত প্রান্তিকের (সেন্সরযুক্ত পর্যবেক্ষণ) এর উপরে হতে পারে এমন বিশদ বিশ্লেষণ করে। উপরেরগুলি বেঁচে থাকার ডেটা নমুনা হতে পারে, মান ব্যতীত +সুনির্দিষ্টভাবে জানা যায়; মানগুলি +বেশি হিসাবে পরিচিত তবে আরও কতটা নয়। (এবং অনেকগুলি এক্সটেনশন রয়েছে))