El estimador Nelson-Aalen es un estimador no paramétrico de la función de tasa de riesgo acumulada en caso de datos censurados o datos incompletos . [1] Se utiliza en teoría de supervivencia , ingeniería de confiabilidad y seguros de vida para estimar el número acumulativo de eventos esperados. Un "evento" puede ser la falla de un componente no reparable, la muerte de un ser humano o cualquier evento por el cual la unidad experimental permanece en el estado "fallido" (por ejemplo, la muerte) desde el punto en el que cambió el . El estimador está dado por
con el número de eventos en y el total de individuos en riesgo en . [2]
La curvatura del estimador Nelson-Aalen da una idea de la forma de la tasa de riesgo. Una forma cóncava es un indicador de la mortalidad infantil, mientras que una forma convexa indica la mortalidad por desgaste .
Se puede utilizar, por ejemplo, al probar la homogeneidad de los procesos de Poisson . [3]
Ver también
Referencias
- ^ "Estimadores de Kaplan-Meier y Nelson-Aalen" .
- ^ "Estimaciones de supervivencia de Kaplan-Meier" .
- ^ Kysely, Jan; Picek, Jan; Beranova, Romana (2010). "Estimación de extremos en simulaciones de cambio climático utilizando el método de picos sobre el umbral con un umbral no estacionario". Cambio planetario y global . 72 (1–2): 55–68. doi : 10.1016 / j.gloplacha.2010.03.006 .
- ^ Nelson, W. (1969). "Trazado de peligros para datos de falla incompletos". Revista de tecnología de calidad . 1 : 27–52. doi : 10.1080 / 00224065.1969.11980344 .
- ^ Nelson, W. (1972). "Teoría y aplicaciones del trazado de peligros para datos de fallas censurados". Tecnometría . 14 : 945–965. doi : 10.1080 / 00401706.1972.10488991 .
- ^ Aalen, Odd (1978). "Inferencia no paramétrica para una familia de procesos de conteo" . Annals of Statistics . 6 : 701–726. doi : 10.1214 / aos / 1176344247 . JSTOR 2958850 .
Otras lecturas
- Jones, Andrew M .; Rice, Nigel; D'Uva, Teresa Bago; Balia, Silvia (2013). "Datos de duración" . Economía de la salud aplicada . Londres: Routledge. págs. 139-181. ISBN 978-0-415-67682-3.