生存分析研究

生存分析是一种结合事件结局与时间的统计方法,常用于研究如癌症患者的生存时间。生存数据包括时间戳和结局信息,可能面临删失问题。生存函数描述了生存时间超过特定时间点的概率。生存分析涉及描述性统计、非参数、半参数和参数方法,如Kaplan-Meier、Cox比例风险模型等。此外,机器学习模型也被应用于捕捉生存数据中的非线性关系。研究内容包括描述生存过程、比较生存过程、分析危险因素和建立数学模型。研究思路涵盖数据处理、模型设计、实验对比和可解释性分析。

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生存分析基础知识

生存分析

定义:将事件结局的出现与否和达到终点所经历的时间结合起来的 统计方法
背景:对于癌症患者,更加关注“生存时间”,比如常常听到的:5年存活率、3年存活率……,且某种治疗方法的价值主要表现在延长患者的存活时间。
比如在一项针对癌症患者的研究中,研究者更加关注的问题在观测时间点发生特定事件的概率,寻找个体协变量与个体生存状态之间的潜在关系(观测时间和观测事件状态)

  • 癌症患者在接受治疗后的生存状况如何
  • 哪种疗法的效果更好
  • 这些患者在接受治疗后的生存状况与哪些因素有关

事件
生存时间
删失问题

生存数据

  1. 兼有时间和结局两种属性的数据,生存数据表示集合A={( x i x_i xi, T i T_i Ti, δ i \delta _i δi)|i=1,…,n}
    n表示数据中观测个数的数目 x i x_i xi 是维度为m的向量,表示第i个个体的协变量 Ti表示该个体最后一次的观测时间(末次随访时间)
    δ i \delta _i δi ∈ \in {0,1}表示在Ti时刻是否观察到该个体有感兴趣的事件发生。
    令Te表示感兴趣的事件的研究终点&#
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