A Review of the Methodologies Used in the Derivation of Formulas for Parametric Survival Functions with Illustrative Numerical Examples
Notice bibliographique
Résumé
In this review paper formulas for survival functions are derived that take into account risks of deaths in early life including infancy, mid life, a random component of deaths due to accidents and deaths in older ages. The basic ideas used in the derivation of survival function for each of the components just mentioned are risk functions. Given a formula for a risk function, it is possible to derive a formula for the corresponding survival function. By using the theory of competing risks, a formula for survival function that takes into account the risks of deaths in various stages of life expressed as a product of survival functions for the risks of deaths under consideration. For many applications information on the numerical values of parameters in survival functions is not available. Consequently, rationales are developed for assigning plausible values to parameters that take into account personal ideas of an investigator may have for each stage of life. For every assignment of parameter values in the paper, a numerical version of survival functions are plotted in graphs so that an assessment of the plausibility of the chosen parameter values may be made. Also included in the paper is an application of survival functions in an experiment to make an assessment as to whether a small population of chimpanzees, or some other endangered species of animals, will have descendants that make up a surviving population 200 years into the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,007 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».