Đường cong sống còn đầu tiên của bạn!

Phân tích sống sót bằng Python

Shae Wang

Senior Data Scientist

Hàm sống sót

  • $T$: thời điểm xảy ra sự kiện quan tâm
  • $t$: một thời điểm bất kỳ trong quan sát

$$\Large{S(t) = Pr(T>t)}$$

  • $S(t)$: mô hình xác suất sự kiện xảy ra sau $t$
  • $Pr(T>t)$: xác suất sống sót
Phân tích sống sót bằng Python

Đường cong sống còn

$$\Large{S(t) = Pr(T>t)}$$

Ví dụ đường cong sống còn.

Phân tích sống sót bằng Python

Đường cong sống còn

$$\Large{S(t) = Pr(T>t)}$$

Ví dụ đường cong sống còn.

Phân tích sống sót bằng Python

Đường cong sống còn

$$\Large{S(t) = Pr(T>t)}$$

Ví dụ đường cong sống còn.

Chú giải đường cong sống còn.

Phân tích sống sót bằng Python

Diễn giải đường cong sống còn

  • Điểm $(a,b)$: xác suất cá nhân sống quá $a$ là $b$

Ví dụ đường cong sống còn.

Phân tích sống sót bằng Python

Diễn giải đường cong sống còn

  • Điểm $(a,b)$: xác suất cá nhân sống quá $a$ là $b$
  • Đường cong phẳng hơn: tỷ lệ xảy ra sự kiện thấp hơn
  • Đường cong dốc hơn: tỷ lệ xảy ra sự kiện cao hơn

Ví dụ đường cong sống còn có điểm được đánh dấu.

Phân tích sống sót bằng Python

Mô hình phi tham số và tham số

Mô hình phi tham số
  • Không giả định hình dạng của dữ liệu
Mô hình tham số
  • Có giả định về hình dạng dữ liệu
  • Mô tả bằng một số ít tham số
    • ví dụ: giả định đường cong sống còn theo phân phối mũ
Phân tích sống sót bằng Python

Mô hình phi tham số và tham số

Mô hình phi tham số
  • Đường cong sống còn thường KHÔNG mượt

Ví dụ đường cong sống còn phi tham số.

Mô hình tham số
  • Đường cong sống còn thường mượt

Ví dụ đường cong sống còn tham số.

  • Phụ thuộc mô hình tham số mô tả dữ liệu đủ tốt
Phân tích sống sót bằng Python

Vẽ đường cong sống còn

Gói lifelines là thư viện phân tích sống sót đầy đủ.

  • Khớp hàm sống sót với dữ liệu
  • Vẽ đường cong sống còn từ các hàm đã khớp
import lifelines
import matplotlib.pyplot as plt

.fit(durations, event_observed)

.plot_survival_function()

Phân tích sống sót bằng Python

Ví dụ đường cong sống còn

Tên DataFrame: mortgage_df

id duration paid_off
1 25 0
2 17 1
3 5 0
... ... ...
100 30 1
  • id: mã khoản vay thế chấp
  • duration: số năm khoản vay chưa trả hết
  • paid_off: 1 nếu đã trả hết, 0 nếu chưa trả hết
Phân tích sống sót bằng Python

Ví dụ đường cong sống còn

import lifelines
from matplotlib import pyplot as plt
kmf = lifelines.KaplanMeierFitter()
kmf.fit(duration=mortgage_df["duration"], 
        event_observed=mortgage_df["paid_off"])
kmf.plot_survival_function()
plt.show()

ví dụ đường cong Kaplan–Meier

Phân tích sống sót bằng Python

Ayo berlatih!

Phân tích sống sót bằng Python

Preparing Video For Download...