关于生存-我想说点什么

不太想写关于这个命题的一些文章,但却又时时刻刻在琢磨着该如何更舒适的生存下去,尤其是今年察觉了,快乐少了,皱纹多了,钱包瘪了,岁数大了,无忧没了,烦恼多了。

最近在看关于分布式运算方面的帖子,顺便逛一逛论坛,也是基于朋友的一些建议,所以关注了程序员生存相关。

突然看到有个同行在网上絮叨,关于程序员怎么接私活。https://blog.youkuaiyun.com/qing_gee/article/details/103231927?utm_source=distribute.pc_relevant.none-task 原文,突然感到有同感。博文中介绍了一些网址 ,http://www.itwanger.com/life/2019/10/27/programmer-sihuo-pingtai.html

比我了解的第三方接包平台完整多了,有时间还需要多看看。同行们怎么看?

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
<think>好的,我需要回答用户关于Kaplan-Meier生存曲线在数据分析或统计库中的实现或应用的问题。首先,我应该回顾Kaplan-Meier的基本概念,确保自己理解正确。Kaplan-Meier方法用于估计生存函数,特别是在存在截尾数据的情况下。接下来,用户可能知道如何在实际中应用,比如使用哪些库,例如Python中的lifelines或R中的survival包。 然后,我需要检查用户提供的引用内容。引用[1]提到Kaplan-Meier拟合器的理论和例子,引用[2]解释了生存函数的概率意义,引用[3]涉及协变量对生存曲线的影响。这些引用支持Kaplan-Meier的理论和应用,但用户更关注实现,所以应结合这些引用中的信息来增强回答的权威性。 接下来,我应该考虑用户可能的实际需求。他们可能知道如何安装库、导入数据、拟合模型以及可视化结果。需要分步骤明,例如使用Python的lifelines库,给出代码示例,并解释每个步骤的作用。同时,要确保代码正确,符合LaTeX格式的要求,比如行内公式用$...$,独立公式用$$...$$。 另外,用户提到生成相关问题,我需要设计几个相关的问题,例如比较其他生存分析方法、处理截尾数据的方法,或者选择不同库的原因。这些问题应围绕Kaplan-Meier的扩展应用和实际挑战展开。 还需要注意回答的结构,按照用户的要求,保持清晰,分明实现步骤和应用场景,引用标记要自然地添加在相关段落末尾。同时,检查LaTeX语法是否正确,例如生存函数的公式是否正确使用$$...$$格式。 最后,确保回答用中文,并且语言流畅,避免技术术语使用不当,让不同层次的用户都能理解。总结Kaplan-Meier的应用场景,比如医学研究、工业可靠性分析等,帮助用户更好地将其应用于实际项目中。</think>### Kaplan-Meier生存曲线的实现与应用 Kaplan-Meier生存曲线是一种非参数统计方法,用于估计在存在截尾数据(censored data)时的生存函数,其核心公式为: $$\hat{S}(t) = \prod_{i: t_i \leq t} \left(1 - \frac{d_i}{n_i}\right)$$ 其中$d_i$表示时间$t_i$处的事件发生数,$n_i$为风险集个体数[^1]。 #### 实现步骤(以Python为例) 1. **安装库**:常用库如`lifelines`提供完整实现。 ```bash pip install lifelines ``` 2. **数据准备**: - 需要两列数据:`duration`(观察时间)和`event_occurred`(事件是否发生,1表示发生,0表示截尾)。 3. **拟合模型**: ```python from lifelines import KaplanMeierFitter kmf = KaplanMeierFitter() kmf.fit(durations=df['duration'], event_observed=df['event_occurred']) ``` 4. **可视化与结果提取**: ```python kmf.plot_survival_function() print(kmf.survival_function_at_times([6,12])) # 提取6个月和12个月的生存概率 ``` #### 应用场景 1. **医学研究**:分析药物治疗组与对照组的生存率差异,例如比较癌症患者的复发时间[^2]。 2. **工业可靠性**:评估设备故障时间,如机械部件在特定工况下的寿命分布。 3. **用户行为分析**:测量客户流失率,识别高流失风险的时间窗口。 #### 关键注意事项 - **截尾数据处理**:需明确区分事件发生与数据截尾(如研究结束时患者仍存活)。 - **置信区间**:可通过`kmf.confidence_interval_`获取生存概率的置信区间。 - **分层分析**:使用`lifelines`的`KaplanMeierFitter().fit(...)`支持按分组变量(如性别)分层绘制生存曲线[^3]。
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