Анализ данных типа времени жизни, некоторые практические вопросы Опции

[Игорь]

При анализе данных типа времени жизни возникает необходимость расчета дисперсии функции выживания. Она необходима для расчета ДИ.

На с. 238 книги "Эпидемиология" Власов приводит результаты, рассчитанные программой STATISTICA. Результаты вызывают сомнение (почему стандартная ошибка так растет к концу интервала - это не подтверждают расчеты). К тому же Власов дает ссылку на свою же формулу, представляющую собой просто дисперсию доли. Расчет именно по данной формуле практически не имеет ничего общего с приведенным листингом.

С другой стороны, Кокс в книге "Анализ данных типа времени жизни" на с. 53 дает формулу Гринвуда, расчет по которой просто не получается. По другой из формул (4.6, там же) результат выглядит правдоподобным, но отличается от результатов Власова.

Во-вторых, для ДИ Кокс приводит формулу, в которой фигурирует стандартное отклонение, а не стандартная ошибка. Если произвести вычисление по данной формуле, ДИ просто не получаются разумными.

Итак, вопрос. Как считать дисперсию и ДИ функции выживания?

[DrgLena]

Да, Игорь запутался именно из-за перевода и терминологии. Хотелось бы, чтобы у нас был тот же язык, который во всем мире принят для s.e. SD и Variance
Формула Гринвуда, вывод которой Кокс приводит, это формула для дисперсии. На странице 54, если книжка Кокса перед вами вы можете увидеть, что для первого значения функции выживания 0,8571 стандартное уклонение, на самом деле это стандартная ошибка (s.e.), и она получена так=0.8571*sqrt(3/(21*(21-3))) =0.0763565368 ее и используют для расчета ДИ
Корень квадратный из формулы Гринвуда и есть s.e. и Гланц ее и приводит.
Once the variance has been calculated, the standard error can be determined by taking the square root of the variance: http://www.weibull.com/LifeDataWeb/nonpara...ic_analysis.htm