生存分析（Survival Analysis）的介绍和解释

生存分析（Survival Analysis）是一种统计方法，用于分析和预测特定事件的发生时间，通常用于医疗研究、工程可靠性、金融风险管理等领域。生存分析的主要目标是研究时间到事件（如死亡、故障、违约等）发生的时间分布。

主要概念

主要方法

1. Kaplan-Meier估计法（Kaplan-Meier Estimator）：

   • 一种非参数方法，用于估计生存函数。
   • 通过计算在每个事件发生时间点的生存概率，并将这些概率连乘得到生存函数。

2. Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）：

   • 一种半参数模型，用于分析多个变量对生存时间的影响。
   • 假设每个个体的风险函数是基线风险函数的一个比例，比例系数由协变量的线性组合决定。
     

3. 生存树（Survival Trees）：

   • 基于决策树的方法，递归地划分数据，创建子组，使得每个子组内部的个体生存时间更为相似。