基于生存分析模型的用户流失预测小O：有没有什么很好的办法在预测用户流失的同时，提供一些建议帮助我们运营呢？小H：这简单，如果我可以告诉你什么样的人群容易流失、什么时间点容易流失、用户的可能存活多节可以吗？小O：这太可以了～生存模型就能很好的地解决上面的问题，生存分析(Survival analysis)是指根据历史数据对人的生存时间进行分析和推断，研究生存情况与众多影响因素间的关系。本文参考自py
生存分析研究的是某个事件发生之前过去的时间，在临床研究中最常见的应用就是死亡率的估计(预测患者的生存时间)，不过生存分析也可以应用于其他领域如机械故障时间等。在R中，survival包中有很多函数可以对生存数据进行建模，可以使用survfit()函数来估计删失数据的生存曲线，使用coxph()函数用来拟合Cox比例风险模型。在survminer包中，可以使用plot()函数、ggsurvplot(
转载
2023-08-08 08:42:48
1336阅读
# JavaScript 生命周期函数
在学习和使用 JavaScript 的过程中，我们经常会遇到一些生命周期函数的概念。生命周期函数是指在特定的时间或特定的事件发生时，JavaScript 中的代码将会被执行。这些函数可以用来管理代码的状态，以及在特定时间点进行初始化、更新或销毁操作。本文将介绍 JavaScript 中常用的生命周期函数，并提供相关的代码示例来帮助读者更好地理解。
##
原创
2023-11-11 06:40:13
147阅读
这里介绍生存曲线的绘制，对于生物医学领域来说，文章中很常见的图。一.数据处理如果你想获取该数据用于自己练习，下面是获取数据的地址：https://docs.qq.com/sheet/DV1JxUnpRR3FqbWN3数据格式是这样的。数据第A列是病人ID，B到I列临床信息，其他列是病人的标准化后的基因表达数据。我们只需要左侧红框的临床数据和一列基因表达数据。library(dplyr)librar
转载
2023-11-22 22:00:44
309阅读
γ = 1/scale =1/0.902 α = exp(−(Intercept)γ)=exp(-(7.111)*γ)> library(survival)
> myfit=survreg(Surv(futime, fustat)~1 , ovarian, dist="weibull",scale=0)
> summary(myfit)
Call:
sur
# 深度学习 生存分析损失函数实现指南
## 1. 流程概述
在深度学习中，生存分析是一种重要的技术，用于预测事件的发生时间。生存分析的损失函数通常采用Cox比例风险模型。下面是实现“深度学习 生存分析损失函数”的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据准备 | 准备包含生存时间、事件标记和特征的数据集 |
| 2. 定义模型 | 定义深度学习模型结构 |
# 解决R语言生存函数图例太长的问题
## 引言
在R语言中，当使用生存函数绘制生存曲线时，图例中的标签可能会过长，导致图例无法完整显示。本文将指导你如何解决这个问题。
## 解决流程
为了帮助你更好地理解如何解决“R语言生存函数图例太长”的问题，下面我们将通过步骤表格展示整个解决流程。
```mermaid
erDiagram
解决步骤 {
步骤1: 建立生存函数图
文章目录前言一、基础概念1、解读 Survival function2、解读 Hazard function3、解读 Kaplan-Meier survival estimate二、用R来实现1、K-M 曲线可视化2、Log-Rank 检验三、The Cox proportional hazards model （PH 模型）1、Cox proportional hazards model
转载
2023-08-28 22:38:34
516阅读
在生存分析中，生存函数、风险函数和累积风险函数是非常重要的概念。通过对这。
原创
2023-06-14 17:56:19
1339阅读
生存分析：将事件的结果（终点事件）和出现这一结果所经历的时间结合起来的一种统计分析方法。生存分析的目的：1.生存率比较：估计处理组和对照组n年的生存率和中位生存期。2.生存曲线比较：比较处理组和对照组的生存率是否有差别。3.影响因素分析：分析变量与生存结局/事件的关系。4.生存预测：根据变量预测患者n年的生存率。从生存分析的方法上看，一般可以分为三类：1.参数法：知道生存时间的分布模型，然后根据数
转载
2023-06-16 10:11:33
1356阅读
看到很多次的＂阅读＂，我真是很惭愧啊！
刚刚补上正文，可能看了感觉不太好，因为是紧张地凑出来的．
有时间有感想的时候再更新吧．
大家看了有想法的，分享一下啊！
原创
2006-10-19 09:22:57
5471阅读
7评论
明天开始在一个销售公司上班了.虽然这不是我想要的工作,但是在目前这种就业形势下,为了求生存,只能先干着了.但愿自己的抉择不是个错误!
祝自己工作顺利吧!暂别了,Java!
原创
2008-12-17 17:05:39
286阅读
2评论
一、生存分析的平台（直接使用平台做生存分析）生存分析的平台有很多，我使用过以下两种，感觉比较稳定也不错：
GEPIA：适合生成生存曲线可视化结果（可以作为参考，但我倾向于自己抽取数据写R代码来画生存曲线）
Cbioportal：可以用来下载临床生存数据，也可以可视化平台的使用教程就不在此处赘述了，相信大家都可以搜到二、自己写代码进行生存分析（方便可视化图的调整和修改）数据来源做生存分析需要两类数据
事情的存在阶段：顺序，选择（分支，分叉），循环（重复），中断。
成功奥秘：成功就是把简单的事情重复无数遍，比较早，比较快，比较更多变化！
创新奥秘：创新就是将现有资源进行细节变化，合并同类项，合并异类项，重新整合和组合。资源：人的，物的，信息的，资本的，关系的。变化：物理的，化学的，色彩，形状，制造方法，分寸，火候，切割方法，定位，程度，态度，突变，状态，规矩等等。
人生奥
原创
2006-07-31 11:44:35
1307阅读
点赞
1评论
# R语言生存曲线计算中位生存教程
## 介绍
在生存分析中，生存曲线是一种衡量事件发生率的图形表示。而中位生存是指在一组观察样本中，50%的样本事件发生时间。本教程将演示如何使用R语言计算生存曲线并得出中位生存。
## 整体流程
以下是计算R语言生存曲线并得出中位生存的整体流程：
```mermaid
erDiagram
participant 开始
participant
原创
2023-12-18 06:57:22
405阅读
概述参考自：如何在R软件中求一致性指数C-index，C指数即一致性指数（concordance index），用来评价模型的预测能力。c指数是指所有病人对子中预测结果与实际结果一致的对子所占的比例。它估计了预测结果与实际观察到的结果相一致的概率。c指数的计算方法是：把所研究的资料中的所有研究对象随机地两两组成对子。以生存分析为例，对于一对病人，如果生存时间较长的一位的预测生存时间也长于另一位的预
转载
2023-11-01 18:26:56
116阅读
生存分析，维基上的解释是生存分析(Survival analysis)是指根据试验或调查得到的数据对生物或人的生存时间进行分析和推断，研究生存时间和结局与众多影响因素间关系及其程度大小的方法，也称生存率分析或存活率分析。生存分析的方法也可以用在其他的商业应用中，比如顾客流失，等模型。大概可以从两个方向上去考虑生存分析的研究对象1. 估计（各期的）生存函数，某个人病人可以活多久(e.g. 5年)的概
文章目录1.背景1.1 生存分析、KM曲线及Cox回归1.2 案例背景2.AIC向前逐步回归法进行特征选择3.Cox模型搭建3.1 特征重要性分析3.2 模型校准3.3 对个体进行预测3.3 用户流失预测4.总结 1.背景1.1 生存分析、KM曲线及Cox回归常见的回归模型聚焦在事件结果与影响因素上，生存分析既关注结果又关注发生事件。既研究结果影响因素，又研究影响因素与结果出现事件长短的关系，是
从本篇开始，学堂将推出《生存分析（survival analysis）》系列推文，本篇的内容是生存曲线（survival curve），它描述的是生存率随时间变化的走势图，通常呈阶梯状递减趋势。生存曲线可以直接从生存数据（survival data）中计算得来，它也是进行生存分析的基础。本系列使用的主要工具包是survival：library(survival)本篇目录如下：1 概念与术语1.1
转载
2023-10-04 22:29:53
166阅读
临床研究中，存在这样一类研究，我们关注的临床结局是一个事件，比如：死亡，复发，症状消失，疾病痊愈等等。在很多情况下，我们不仅关注事件是否发生，还会关注事件发生的早晚。同时，由于研究周期的限定，和患者依从性的差异，是我们不可能追踪到所有结局事件的发生。面对这样的数据该如何统计分析呢？办法当然有，由于最初这类方法被应用于针对死亡结局的分析中，所以这类分析被称为：生存分析。其中，Kaplan-Meier
