b'\n_START_ARTICLE_\nKrivulja pre\xc5\xbeivetja\n_START_SECTION_\nSestava krivulje\n_START_PARAGRAPH_\nKrivuljo pre\xc5\xbeivetja po navadi predstavljata dve osi, X in Y, na kateri je dolo\xc4\x8dena to\xc4\x8dka (\xc4\x8das) 0. \xc4\x8cas ni\xc4\x8d ni nek to\xc4\x8dno dolo\xc4\x8den koledarski datum, ampak je \xc4\x8das, ko osebek za\xc4\x8dne \xc5\xa1tudijo. V \xc5\xa1tevilnih klini\xc4\x8dnih \xc5\xa1tudijah se\xc2\xa0\xc2\xbb\xc4\x8das ni\xc4\x8d\xc2\xab\xc2\xa0razteza \xc4\x8dez ve\xc4\x8d koledarskih let. V \xc4\x8dasu ni\xc4\x8d so po definiciji vsi osebki \xc5\xbeivi, zato Y = 100%. \xc4\x8ce osebek umre, se odstotek pre\xc5\xbeivelih zmanj\xc5\xa1a. \xc4\x8ce je bila \xc5\xa1tudija (in s tem os X) raz\xc5\xa1irjena dovolj dale\xc4\x8d, Y dose\xc5\xbee 0.\n_START_SECTION_\nMetode oblikovanja krivulje pre\xc5\xbeivetja\n_START_PARAGRAPH_\nObstajata dva nekoliko razli\xc4\x8dna na\xc4\x8dina za oblikovanje krivulje pre\xc5\xbeivetja. Pri aktuarski metodi je os x razdeljena v rednih \xc4\x8dasovnih presledkih, lahko mesecih ali letih, in pre\xc5\xbeivetje se izra\xc4\x8duna za vsak interval. Z metodo Kaplan-Meier se pre\xc5\xbeivetje ponovno izra\xc4\x8duna vsaki\xc4\x8d, ko osebek umre. Ta metoda je najprimernej\xc5\xa1a, razen \xc4\x8de je \xc5\xa1tevilo osebkov ogromno._NEWLINE_Krivulje pre\xc5\xbeivetja pogosto sre\xc4\x8damo v medicinski literaturi. Na nekem vzorcu izra\xc4\x8dunana krivulja pre\xc5\xbeivetja pa je le ena od mo\xc5\xbenih krivulj, ki bi jih dobili, \xc4\x8de bi lahko vzor\xc4\x8dili ve\xc4\x8dkrat. To dejstvo se v ra\xc4\x8dunalni\xc5\xa1kih izpisih izra\xc5\xbea s standardno napako pre\xc5\xbeivetja, krivulje pa imajo v\xc4\x8dasih zapisane tudi meje zaupanja. Kot vedno, ve\xc4\x8dji vzorci pomenijo o\xc5\xbeje meje in obratno.'