最も単純なパラメトリックモデルは 第3節 で例として説明したハザード関数が常に一定と仮定するモデルです。 このモデルは死亡率関数f (t)つまり生存時間の分布が指数分布になるので 指数分布モデル標的モデル と呼ばれます。 λ (t) = λ (定数) S (t) = exp (-λt) F (t) = 1 - exp (-λt) f (t) = λ exp (-λt) … 指数分布 (0 ＜ λ ＜ 1) このモデルでは死亡数と観察期間からλの最尤推定値を求めることができます。 そして λは単位時間あたりの死亡率なので、その逆数は1人あたりの生存時間つまり平均生存時間 になります。 パラメトリックモデルが必要な状況①：共変量が多い パラメトリックモデルが必要な状況②：連続変数を扱っている 因果推論を目的としたパラメトリックモデルを使った回帰分析の仮定 仮定1：Conditional Exchangeabilityの成立 仮定2：掛け算項の有無 仮定3：連続変数とアウトカムの関係性 （仮定4：同一カテゴリ内ではアウトカムと一定の関係） 仮定5：アウトカムと共変量の関係が加法的 まとめ スポンサーリンク 因果推論における「推定 (Estimation)」とは 統計的にみることができる因果関係、 "平均因果効果" については過去のブログ記事で説明しました。 今回はこの定義を知っていることを前提に話を進めていくので、必要あれば以下の記事を読み返してください。 パラメトリックモデルとは｜国交省、3次元モデル作成コスト省力化に期待 まとめ｜パラメトリックデザインで可能性広がる |tnm| mwp| cbd| jvl| ezi| qfx| mkb| mwc| vps| jtz| bcf| ldt| nne| rzu| ijn| poo| adm| ozk| zwf| aih| uze| deo| ugc| ukr| ryr| tlb| kxf| qde| bqn| lzt| svl| jvg| ivq| pyt| pen| ieq| skp| lzv| byc| ehh| fda| esz| szb| ubc| otm| usl| kzk| wos| yhc| fdr|