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[통계] 생존분석
이름
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생존 분석(Survival Analysis)은 주로 무엇을 분석하는 통계 기법인가요?
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생존 분석(Survival Analysis)은 주로 무엇을 분석하는 통계 기법인가요?
A
여러 변수 간의 상관 관계
B
특정 사건(event)이 발생하기까지 걸리는 시간(time-to-event)
C
시계열 데이터의 주기적 패턴
D
두 집단의 평균 차이 검정
연구 기간이 종료될 때까지 환자가 사망하지 않았거나, 추적 기간 중 연락이 두절되어 정확한 사망 시점을 알 수 없는 경우를 무엇이라고 하나요?
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연구 기간이 종료될 때까지 환자가 사망하지 않았거나, 추적 기간 중 연락이 두절되어 정확한 사망 시점을 알 수 없는 경우를 무엇이라고 하나요?
A
절단 (Truncation)
B
위험 함수 (Hazard Function)
C
센서링 (Censoring)
D
공변량 (Covariate)
특정 시점 t까지 사건이 발생하지 않고 '생존'해 있을 확률을 나타내는 함수는 무엇인가요?
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특정 시점 t까지 사건이 발생하지 않고 '생존'해 있을 확률을 나타내는 함수는 무엇인가요?
A
위험 함수 (Hazard Function)
B
누적 위험 함수 (Cumulative Hazard Function)
C
생존 함수 (Survival Function)
D
확률 밀도 함수 (Probability Density Function)
센서링된 데이터가 포함된 경우에도 생존 함수를 추정하는 데 널리 사용되는 비모수적 방법은 무엇인가요?
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센서링된 데이터가 포함된 경우에도 생존 함수를 추정하는 데 널리 사용되는 비모수적 방법은 무엇인가요?
A
넬슨-알렌 추정치 (Nelson-Aalen Estimate)
B
카플란-마이어 추정치 (Kaplan-Meier Estimate)
C
콕스 비례 위험 모형 (Cox Proportional Hazards Model)
D
로지스틱 회귀 (Logistic Regression)
특정 시점 t 까지 생존한 개체가 바로 그 시점 t에 사건(예: 고장, 사망)을 겪게 될 순간적인 위험률(확률)을 나타내는 함수는 무엇인가요?
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특정 시점 t 까지 생존한 개체가 바로 그 시점 t에 사건(예: 고장, 사망)을 겪게 될 순간적인 위험률(확률)을 나타내는 함수는 무엇인가요?
A
생존 함수 (Survival Function)
B
누적 위험 함수 (Cumulative Hazard Function)
C
위험 함수 (Hazard Function)
D
로그 순위 검정 통계량 (Log-Rank Test Statistic)
넬슨-알렌(Nelson-Aalen) 추정치는 주로 무엇을 추정하는 데 사용되나요?
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넬슨-알렌(Nelson-Aalen) 추정치는 주로 무엇을 추정하는 데 사용되나요?
A
생존 함수
B
누적 위험 함수
C
위험비
D
평균 생존 시간
콕스 비례 위험 모형(Cox Proportional Hazards Model)의 주된 목적은 무엇인가요?
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콕스 비례 위험 모형(Cox Proportional Hazards Model)의 주된 목적은 무엇인가요?
A
생존 함수를 특정 확률 분포로 가정하고 모수를 추정하는 것
B
여러 독립변수(공변량)들이 사건 발생 위험(hazard)에 미치는 영향을 분석하는 것
C
두 그룹 간의 생존 곡선 차이를 비모수적으로 검정하는 것
D
센서링된 데이터를 제거하고 분석하는 것
콕스 비례 위험 모형에서 '위험비(Hazard Ratio, HR)'가 1.5라는 것은 무엇을 의미하나요? (해당 공변량이 1단위 증가했을 때)
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콕스 비례 위험 모형에서 '위험비(Hazard Ratio, HR)'가 1.5라는 것은 무엇을 의미하나요? (해당 공변량이 1단위 증가했을 때)
A
사건 발생까지 걸리는 평균 시간이 1.5배 길어진다.
B
사건 발생 위험이 1.5배 증가한다 (50% 증가).
C
사건 발생 위험이 1.5배 감소한다.
D
생존 확률이 1.5배 증가한다.
콕스 비례 위험 모형의 가장 중요한 가정은 무엇인가요?
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콕스 비례 위험 모형의 가장 중요한 가정은 무엇인가요?
A
위험 함수는 시간에 따라 항상 일정하다.
B
모든 공변량은 서로 독립적이다.
C
공변량의 효과(위험비)는 시간에 따라 변하지 않는다 (비례 위험 가정).
D
데이터에 센서링이 없어야 한다.
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