लॉग-रैंक परीक्षण

Python में Survival Analysis

Shae Wang

Senior Data Scientist

परिकल्पना परीक्षण

सांख्यिकीय अनुमान लगाने की एक विधि
शून्य परिकल्पना $H_0$: जैसे, California और Nevada के निवासियों की औसत आय समान है.
वैकल्पिक परिकल्पना $H_1$: जैसे, California और Nevada के निवासियों की औसत आय अलग है.
P-value: यदि शून्य परिकल्पना सही हो, तो यह डेटा आने की कितनी संभावना है?

परिकल्पना परीक्षण का कार्टून.

लॉग-रैंक परिकल्पना परीक्षण

हर समय $t$ पर समूहों के बीच survival probabilities $S_i$ की तुलना करता है

$H_0$: $S_A(t)=S_B(t)$

$H_1$: $S_A(t)\neq S_B(t)$

P-value: यदि $S_A(t)=S_B(t)$, तो हमारा डेटा आने की क्या संभावना है?

कई survival कर्व्स साथ-साथ कई survival कर्व्स.

लॉग-רैंक परीक्षण चलाना

from lifelines.statistics import logrank_test

logrank_test(durations_A, durations_B, event_observed_A, event_observed_B)

.print_summary()
.p_value
.test_statistic

लॉग-रैंक परीक्षण उदाहरण

क्या प्रोग्राम से बच्चों के बोलना शुरू करने का समय बदलता है?

t.head(2)

    id  duration  observed
0    1        12         0
1    4         6         1

c.head(2)

    id  duration  observed
0    0        11         1
1    2        14         0

lrt = logrank_test(
    durations_A = t['duration'], 
    durations_B = c['duration'], 
    event_observed_A = t['observed'],
    event_observed_B = c['observed'])

lrt.print_summary()

<lifelines.StatisticalResult: logrank_test>
 null_distribution = chi squared
degrees_of_freedom = 1
         test_name = logrank_test
 test_statistic    p  -log2(p)
           0.09 0.77      0.38

ध्यान में रखें...

लॉग-रैंक परीक्षण non-parametric परिकल्पना परीक्षण है
lifelines में डेटा right-censored होना चाहिए (जैसे subject 3)
Censorship non-informative होनी चाहिए
$n>2$ समूहों के बीच लॉग-रैंक परीक्षण के लिए pairwise_logrank_test() या multivariate_logrank_test() उपयोग करें

सेंसरशिप का कार्टून.

अभ्यास करते हैं!

Python में Survival Analysis