text: 在統計學、工程學、經濟學和醫學研究領域中，刪失是指值的測量或觀測只有部分資料的一種條件。例如，假設一項研究進行了測量影響的一種藥物的死亡率。研究中，可知一個人的死亡年齡為至少75年。如果測試物件在75歲退出研究，或如果該人在75歲的時候仍然在世，刪失的情況就發生了。刪失還發在測量儀器的可測量範圍之外發生。 例如，一個浴室秤可能只達到140公斤. 如果一個160公斤的人使用這個秤，觀察員只會知道這個人的重量至少為140公斤。刪失資料問題，和缺失資料問題有關，前者是其中觀察值的一些可變部分地已知，後者是在那裡觀察值的一些變數是未知的。不應將刪失與截斷的相關概念概念混淆。 透過刪失，觀察結果要麼知道適用的確切值，要麼知道值在一個區間內 。 透過截斷，觀察結果永遠不會導致超出給定範圍的值：如果看到範圍之外的人口中的值，則永遠不會看到或永遠不會記錄。 請注意，在統計學中，截斷與舍入不同 。型別.當觀察值需要後續或檢查時，可能會發生間隔刪失。 左右刪失是區間刪失的特殊情況，區間的開始分別為零或結束於無窮大。使用左刪失資料的估計方法各不相同，並且並非所有估計方法都適用於所有資料集，或者最可靠。對時間間隔資料的常見誤解是將其作為"左刪失"間隔，其中開始時間未知。 在這些情況下，我們在時間"間隔"上有一個下限，因此資料被"正確刪除" 。分析.可以使用特殊技術來處理刪失資料。 具有特定故障時間的測試被編碼為實際故障;對於刪失型別和已知的間隔或限制，對刪失資料進行編碼。 特殊軟體程式可以對摘要統計，置信區間等進行最大似然估計。流行病學.分析涉及刪失資料的統計問題的最早嘗試之一是丹尼爾伯努利 1766年對天花發病率和死亡率資料的分析，以證明疫苗接種的效果。 使用Kaplan-Meier估計器估算刪失成本的早期論文是Quesenberry等人。 ， 然而這種方法後來於1997年由Lin等人發現。 除非所有患者隨著時間的推移累積具有共同確定性率函式的成本，否則它們無效，他們提出了一種稱為Lin估計量的替代估計技術。可靠性測試通常包括對專案進行測試，以確定發生故障所需的時間。對複製測試資料的分析包括失敗專案的失敗時間和未失敗的測試終止時間。刪失的迴歸.早期的刪失迴歸 模型 ， 託位元模型 ，由詹姆斯托賓於1958年提出。
metadata: erhwenkuo/wikipedia-zhtw
metadata: 刪失
metadata: https://zh.wikipedia.org/wiki?curid=6491640