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Überlebensanalyse

Was versteht man unter Überlebensanalyse?

"Überlebensanalyse" (auch bekannt als "Survival Analysis" oder "Time-to-Event Analysis") ist eine statistische Methode, die verwendet wird, um die Zeit bis zum Eintreten eines bestimmten Ereignisses zu analysieren. Diese Methode findet Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Medizin, Biologie, Wirtschaft, Ingenieurwissenschaften und anderen, um das Verhalten von Ereignissen im Laufe der Zeit zu untersuchen und zu prognostizieren.

Typische Funktionen einer Software im Bereich "Überlebensanalyse" sind:

  1. Dateneingabe: Die Software ermöglicht die Eingabe von Zeitdaten (z.B. Lebensdauer, Beobachtungszeit) und das Eintreten oder Nicht-Eintreten des Ereignisses für jeden untersuchten Fall.
  2. Analysemethoden: Die Software bietet verschiedene statistische Methoden zur Analyse von Überlebensdaten, einschließlich Kaplan-Meier-Schätzer, Cox-Proportional-Hazard-Modell, Weibull-Verteilung und andere.
  3. Schätzung von Überlebenskurven: Die Software kann Überlebenskurven erstellen, die zeigen, wie sich die Wahrscheinlichkeit des Ereigniseintritts im Laufe der Zeit ändert.
  4. Risikofaktorenanalyse: Benutzer können Risikofaktoren identifizieren und deren Auswirkungen auf das Überleben analysieren, indem sie Modelle anpassen und Hazard-Ratios berechnen.
  5. Grafische Darstellung: Die Software bietet grafische Darstellungen wie Kaplan-Meier-Plots, Cox-Proportional-Hazard-Plots und andere, um die Ergebnisse der Überlebensanalyse zu visualisieren.
  6. Vergleiche zwischen Gruppen: Benutzer können die Überlebenszeiten zwischen verschiedenen Gruppen oder Kategorien vergleichen und statistische Tests wie den Log-Rank-Test durchführen.
  7. Validierung von Modellen: Die Software ermöglicht die Validierung von Überlebensmodellen anhand von verschiedenen Diagnosetests und Kreuzvalidierungsmethoden.

 

Die Funktion / Das Modul Überlebensanalyse gehört zu:

Statistik/Forecast

Artikel-Hit- und Nietenlisten
Auftragsverfolgung
Bayessche Analyse
Bewegungsprofile
Business Impact-Analyse
Clusteranalysen
Clustering
Collaborative Planning
Eintrittswahrscheinlichkeiten
Energiepreisanalyse
Fehleranalyse
Finanzberichterstattung
Finanzmarktstatistiken
Fluktuationsstatistiken
Gebindebuchhaltung
Gewichtungsfunktionen
Gibbs-Sampling
Haushaltsinformationen
Hochrechnungsvergleich
Kassierer-Hitliste
Kennzahlensimulationen
Klassifikation und Vorhersage
Klassifikations- und Regressionsbäume
kombinatorische Probleme
Korrelationen
Korrelationsmatrix
Kovarianzanalysen
KTL-Auswertung
Kunden- und Vertriebsdaten-Analyse
Kundenauswertungen
Kundenstatistiken
Kursstatistiken
Kursteilnehmer- und Lernstatistiken
Lebenslauf-Analyse
Leistungsanalyse
Liquiditätsanalyse
Mandatsanalysen
Matrizenrechnung
Messdaten, MDE
Metropolis-Algorithmus
Mittelwerte
Netzwerkstatistiken
Nutzungsanalyse nach Verlustklassen
ökonometrische und statistische Analysen
Permutationstest
Personalkennzahlen
Plausibilitätsprüfung
Prädiktives Modellieren
Prognoseergebnis
Prognoserechnung
Regressionen bzw. Ausgleichsrechnung
Regressionsanalyse
Reisekosten
Risikoanalyse
Sequenzanalysen
Signalstatistiken
Six Sigma
Statistische Analyse
Statistische Berechnungen
statistische Kostenplanung
statistischen Methoden
Stichprobensystem
Trendwertanalysen
Umsatzhitlisten
Umsatzlisten
Umsatzstatistiken
Umsatzvergleiche
Vergleichs-Statistiken
Verkäuferhitliste
Verkaufsstatistiken
Verknüpfte-Daten-Management
Vorher-Nachher-Vergleiche
Vorhersagen und Modellsimulation
Vorjahresbetrachtung
Wahrscheinlichkeitsfunktionen
Wahrscheinlichkeitsrechnung
Wahrscheinlichkeitsverteilungen
Warenkorbanalyse
What-if-Analysen
Zeitdaten, Zeitreihen, Kalender
Zeitreihenbetrachtungen
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