「生存分析を用いたイベント発生までの時間の探索」

「イベント発生までの時間を探索するための生存分析」

生存分析とPythonにおける応用の紹介

生存分析は、一つの出来事が発生するまでの予想される時間の長さを分析する統計学の一分野です。主な利用例として、医療業界での生存率を理解するために使用されています。

この手法は、特定のイベントが特定の時間にどれだけ起こりうるかを調べるため、他の領域やユースケースにも適用することができます。本記事では、生存分析の概念、技術、およびPythonでの応用について説明します。

生存分析の概念

生存分析に取り組む上で、「イベント」と「ライフライン」またはイベントに関連する生存期間を定義する必要があります。

• イベント: 対象のものに起こる出来事。これははっきりとした定義を持ち、二者択一である必要があります。例えば、生物的対象の死亡などです。機械の故障などのより曖昧なドメインでは、イベントを特定するために明確な定義が必要です（全故障または生産性がX％未満など）。
• ライフライン / 生存期間: 上記の興味のあるイベントが発生するまでの時間（または観察終了時まで）。

上記の定義をもとに、特定の時間でのイベントの発生確率に関する生存分析技術を適用することができます。これには、イベントが発生する可能性のある人口の割合、イベントが発生するまでの推定時間、およびイベントの期間と発生確率に影響を与える要素が含まれます。

• 哲学とデータサイエンス−データについて深く考える
• 「データエンジニアリングの本」
• 推薦メトリクスガイド

いくつかのサンプルの問題文は以下の通りです：

• ユーザーの会員登録/購入への変換モデリング
• 機械の故障までの時間の予測
• 特定の時間でのがん再発の可能性
• 従業員の離職までの時間の予測

生存関数とハザード関数

イベントと生存期間の予測は、イベントの生存関数をモデリングすることによって行われます。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!