用生存分析探索事件发生时间

探索事件发生时间的生存分析方法

生存分析及其在 Python 中的应用介绍

生存分析是一种统计学分支，专注于分析时间直至某一事件发生的预期持续时间。它在医疗领域被广泛应用，主要用于了解医学试验中个体的存活概率。

这种方法也可以应用于其他领域和用例，目的是探究在给定时间内某一特定事件发生的可能性。本文将探讨生存分析的概念、技术以及在 Python 中的应用。

生存分析的概念

在进行生存分析时，需要明确“事件”以及与事件相关的“生存时间”或存活时间。

• 事件：发生在研究对象身上的事情。必须是明确且二元的，例如生物体的死亡。在更模糊的领域如机械故障中，需要明确定义以确定事件（即完全故障或生产力<X%）。
• 生存时间：事件发生之前（或观察结束）的时间。

根据上述定义，我们可以将生存分析技术应用于涉及某一特定时间事件的概率的问题。其中包括可能经历该事件的人群比例、事件发生的预计时间以及影响事件持续时间和发生概率的因素。

• “只需三步，在OpenAI的GPT商店中创建属于我自己的‘漫画GPT’”
• 由加利福尼亚大学伯克利分校和斯坦福大学的研究团队推出的S-LoRA：一种专为多个LoRA适配器进行可伸缩服务的人工智能系统
• 剑桥的研究人员开发了一种使用机器学习的虚拟现实应用程序，使用户能够在虚拟现实中获得超人能力来打开和控制工具

以下是一些样例问题陈述：

• 用户转化为会员/购买的建模
• 预测机器故障时间
• 特定时间癌症复发的可能性
• 预测员工流失时间

生存函数与危险函数

通过对事件的生存函数进行建模，可以预测事件及其生存时间。