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生存之道：Python中的生存分析

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简介：
本书《生存之道：Python中的生存分析》深入浅出地讲解了如何运用Python进行生存数据分析，涵盖基础概念、常用库及实战案例。适合数据分析爱好者和专业人士阅读学习。 生存分析最初由精算师和医学界开发并广泛应用。其主要目的是探讨为何事件现在发生而不是延迟到未来（例如死亡或疾病缓解）。对于关注寿命测量的研究人员来说，这一方法非常有用：他们可以探究哪些因素可能影响人的寿命。除了在医学和精算科学中的应用外，生存分析还有许多其他有趣的应用场景，如SaaS供应商可能会关心订阅用户的留存时间或是首次采取某些行动的时间点；库存缺货则可视为对商品真实需求的评估事件；社会学家关注政党的生命周期、人际关系或婚姻关系等。此外，在A/B测试中可以利用此方法来确定不同组执行特定操作所需的时间长短。lifelines是一个纯Python实现，涵盖了生存分析的重要部分。

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  • 生存之道：Python中的生存分析
    优质
    本书《生存之道：Python中的生存分析》深入浅出地讲解了如何运用Python进行生存数据分析，涵盖基础概念、常用库及实战案例。适合数据分析爱好者和专业人士阅读学习。 生存分析最初由精算师和医学界开发并广泛应用。其主要目的是探讨为何事件现在发生而不是延迟到未来（例如死亡或疾病缓解）。对于关注寿命测量的研究人员来说，这一方法非常有用：他们可以探究哪些因素可能影响人的寿命。除了在医学和精算科学中的应用外，生存分析还有许多其他有趣的应用场景，如SaaS供应商可能会关心订阅用户的留存时间或是首次采取某些行动的时间点；库存缺货则可视为对商品真实需求的评估事件；社会学家关注政党的生命周期、人际关系或婚姻关系等。此外，在A/B测试中可以利用此方法来确定不同组执行特定操作所需的时间长短。lifelines是一个纯Python实现，涵盖了生存分析的重要部分。
  • 医学生存分析
    优质
    《医学生存分析》一书深入探讨了医学领域中的生存数据分析方法，旨在帮助临床医生和研究人员理解并应用这些统计技术来评估治疗效果、预测患者预后及疾病进展。书中结合大量实例与案例研究，为读者提供了实用的操作指南和技术解析。 在这个项目中，我们利用生存数据及线性与非线性技术的结合来构建风险模型。该数据集收录了原发性胆汁性肝硬化（PBC）患者的生存信息。PBC是一种肝脏自身免疫性疾病，由胆汁在肝脏内堆积导致的小胆管损伤引起。我们的目标是探究不同因素如何影响患者的生命长度。项目涵盖的主题包括考克斯比例风险模型的解释、考克斯模型的应用以及生存模型评估方法，此外还涉及随机生存森林和个人生存函数等内容。
  • R中的生存曲线分析（KM法）
    优质
    本文章介绍了如何在R语言中使用Kaplan-Meier（KM）方法进行生存数据分析。通过实例讲解了相关函数的应用和解释。 在R语言中绘制生存曲线通常涉及使用特定的库函数来处理数据并生成图形。常用的包包括`survival`和`ggplot2`。首先需要安装这些包，然后加载它们到工作环境中。接着利用`survfit()`函数创建一个生存对象，并通过该对象调用其他相关方法绘制出曲线图。 为了更好地展示结果，可以使用`summary()`查看统计摘要信息或直接在图形中添加更多的细节如置信区间带等。此外，在解释和分析这些图表时需要考虑到数据的分布特性以及潜在的影响因素。
  • SAS生存分析中介效应_Timo.rar
    优质
    本资料包《SAS生存分析中介效应》由Timo整理提供，内容涵盖使用SAS软件进行生存数据分析的方法和技术，特别关注于探索和验证中介变量在预测模型中的作用。 适用于生存资料的中介效应分析SAS宏可以帮助研究人员在进行统计分析时更有效地评估变量之间的间接影响关系。这种工具特别适合于处理涉及时间因素的数据集，在医学、社会科学等领域有着广泛的应用价值。通过使用这个特定的SAS宏，用户能够简化复杂的数据分析过程，并获得关于潜在机制和因果路径的重要见解。
  • 利用PyTorch做生存分析（pycox）
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    本文章介绍了如何使用Python深度学习库PyTorch进行生存分析，并引入了pycox工具包以实现更高效的模型构建和训练。 使用PyTorch进行事件预测 pycox是一个Python包，用于生存分析和时间对事件的预测，并建立在训练PyTorch模型的基础之上。该软件包还有一个R版本可用。 此软件包包含多种评估指标以及一系列针对事件时间数据集的工具。此外，在pycox.preprocessing模块中提供了一些有用的预处理功能。 开始使用前，请首先安装PyTorch，然后通过以下命令安装pycox： ``` pip install pycox ``` 我们推荐从01_introduction.ipynb文件入手，该文件详细介绍了软件包的一般用法，涵盖了数据的预处理、神经网络创建、模型训练及评估流程。尽管示例中使用的是LogisticHazard方法进行说明，但大多数原理同样适用于其他方法。 在examples文件夹内还可以找到更多相关实例供参考。
  • Python中基于随机森林的生存分析实验及代码
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    本简介介绍了一项使用Python编程语言进行的随机森林算法在生存分析中的应用研究与实践，并附有相关源代码。通过这项工作，可以更深入地理解如何利用机器学习方法解决复杂的数据分析问题。 使用Python和随机森林算法进行生存分析和实验。
  • 乳腺癌生存年龄分析（agec.sav）
    优质
    本研究使用SPSS软件对数据集agec.sav进行分析，探讨不同因素对乳腺癌患者生存年龄的影响，旨在为临床治疗提供依据。 Breast cancer survival agec.sav 是一个数据文件名。
  • 事件史与生存分析（第2版）
    优质
    《事件史与生存分析（第2版）》一书详细介绍了社会科学研究中常用的时间序列数据处理方法和模型。书中涵盖了从基础概念到高级应用的各种统计技术，包括但不限于Cox比例风险模型、参数生存模型以及非参数估计方法等，并通过实际案例展示了如何运用这些方法进行数据分析，帮助读者理解和解决复杂的社会科学问题。 埃里森教授对原书进行了数据更新与结构调整，在新的结构下详细阐述了多种生存分析的方法，并结合生物化学家的升迁案例、累犯再次被捕的数据实例，循序渐进地介绍了离散时间方法、Cox回归模型等事件史和生存分析的重要研究手段。此外，书中还探讨了如何处理包含多重事件的竞争性事件以及多次发生的复杂情况。原书的第一版已经拥有一批忠实读者，我们相信本书的第二版将对新一代希望应用生存分析于其研究的社会科学家们大有裨益。
  • 员工离职率的生存分析项目：EmployeeTurnoverSurvAnalysis
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    本项目运用生存分析方法探究影响员工离职的关键因素，旨在为企业提供降低员工流失率的有效策略和建议。 员工离职生存分析项目是我本科期间完成的一个最终课程作业。为了在非传统的数据类型上应用生存分析技术，我们选择了研究影响员工流失的因素。使用Davin Wijaya提供的Kaggle员工离职数据集，我们的团队确定了导致员工决定离开公司的关键因素，并对比观察到的离职人员与仍在职人员的性格特征。 该项目结合了生存分析和数据科学方法，利用主成分分析（PCA）以及层次聚类技术来研究员工的人格特质。我们探讨了创造力、外向性、独立性和焦虑水平等因素是否可以组合成可识别的人格类型。在确定出五组性格组合后，我们可以预测这些观察到的性格特征在面对其他外部因素时的离职可能性。 通过这种方法，项目不仅揭示了影响员工流失的关键人格特征，还探索了不同性格类型的稳定性及其对工作环境变化的反应能力。
  • 基于scikit-learn的生存分析工具：scikit-survival
    优质
    Scikit-Survival是建立在Python机器学习库scikit-learn上的一个开源项目，专门用于生存数据分析。它提供了多种生存模型和评价指标，以满足医学、工程等领域的研究需求。 scikit-survival 是一个基于 scikit-learn 的生存分析工具包。