Survival-Practice Graph
補足説明
生存時間とは（wiki20250525より引用 一部kimuakila加筆）
生存分析（せいぞんぶんせき、英: survival analysis）または生存時間解析とは
生物の死や機械システムの故障など、1つの事象（event、イベント）が発生するまでの予想される期間を分析する統計学の一分野である。
主にに医学、保健学、公衆衛生学、疫学でこの言葉が使われる。
このトピックは、工学では、信頼性理論または信頼性分析と呼ばれ、
経済学では、継続時間分析または継続時間モデリング、
社会学ではイベント履歴分析と呼ばれる。
生存分析を用いて答えられる質問には、
たとえば、ある時間を過ぎて生存する人々の割合はどのくらいか、
生き残った人々のうち、彼らはどのくらいの割合で死亡または故障するのか、
複数の死因または故障を考慮に入れることができるか、
特定の状況または特性は、生存 (英語版) の確率をどのように増加または減少させるのか、などが挙げられる。
このような質問に答えるためには、「寿命」（lifetime、ライフタイム）を定義する必要がある。
生物学的な生存の場合の死は明確であるが、機械的な信頼性の場合では故障は明確に定義されないことがある。
これは、故障が部分的だったり、程度の問題だったり、時間的に局所化されていない機械システムが存在するためである。
生物学的な問題においても、いくつかの事象（たとえば、心臓発作やその他の臓器不全）は、同じように曖昧さを持つ可能性もある。
以下に概説する理論は、特定の時間で明確に定義された事象を想定している。
他のケースについては、曖昧な事象を明示的に説明するモデルによって、より適切に扱われる場合もある。
一般的に、生存分析には、事象までの時間データのモデリングが含まれる。
この文脈において、生存分析の文献では、死亡または故障は「事象」と見なされる。
慣例上、各被験者（または研究の主体）に1つの事象のみが発生し、その後、この生物または機械は死亡または故障する。
反復事象モデル（Recurring event models）または繰り返し事象モデル（repeated event models）では、この仮定は緩められる。
反復事象の研究は、システムの信頼性、および社会科学や医学研究の多くの分野に関わっている。
生存分析は、次に挙げるような手法を用いて行われる。
生存分析では一般的に、次の用語が使用される。
生命表（life table）は、生存データを、事象の数と各事象の時点で生存している割合の観点から要約したものである。
R言語を使用して作成されたamlデータの生命表を次に示す。
生命表は、イベントと各イベントの時点で生存している割合をまとめたものである。生命表の列は、次のように解釈する。
