什么是生存分析？

Python 中的生存分析

Shae Wang

Senior Data Scientist

什么是生存分析？

什么是生存分析？

统计学的一个分支，研究事件发生所需时间。

示例

• 设备失效时间
• 贷款违约时间
• 试用用户转订阅时间
• 树木首次结果时间

什么是生存分析？

统计学的一个分支，研究事件发生所需时间。

• 事件：设备失效、贷款违约、疾病复发、用户转化等关注的经历
• 生存：关注的事件未发生
• 生存时间：直到事件发生（或观测结束）的时间

事件发生时间数据

ID	持续时间	观测到
A	2	是
B	4	是
C	5.2	否
D	2.5	是

• 事件：需清晰明确，不能"部分"发生
• 为有效进行生存分析，应有大量事件确实发生的数据。

生存分析的应用场景

• 计算会发生事件的受试者比例
• 估计总体的事件/失效时间
• 计算总体的事件发生率
• 哪些因素提高或降低生存？
• 预测个体事件发生的概率

预测电池失效时间

电池的事件发生时间数据

电池ID	持续时间	失效	品牌	货车
1	2.5 年	否	A 品牌	长途
2	6 年	是	B 品牌	短途
3	5 年	否	B 品牌	长途
...	...	...	...	...
1000	4.5 年	是	A 品牌	短途

• 持续时间：电池已使用多长时间
• 失效：电池是否已失效

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Python 中的生存分析