本系列是以《Survival Analysis——A Self-Learning Text》为主结合补充材料的学习重点记录。
I. 它是什么
通过统计学方法研究事件发生需要的时间。
II. 数据删失
由于研究到期、研究对象退出研究等原因，导致无法知道事件发生的时间。
右删失
III. 术语和符号
生存函数：S(t)，存活时间超过t的概率。
理论生存函数示例
实际生存函数估算
风险函数：h(t)，t时刻时的“死亡速度”。
三个风险函数例子
原文并没有讲太多公式和推导相关，下面介绍一种我更容易理解的定义。
前置定义：
：随机变量，存活时间；
：T的概率密度函数；
：
，T的累积分布函数；
生存函数：
：
，生存时间大于t的概率；
风险函数：
：
；
由于根据定义，
则：它们间关系：
IV. 生存分析的目的
- 通过数据估计生存、风险函数；
- 计算生存、风险函数；
- 建立生存时间和其他变量的关系模型。
V. 常见数据视图
For computer
Counting Process
VI. 用于理解和分析的数据视图
For analysis
VII. 生存经验的描述性测量
X. 生存分析中的数学模型与常见回归模型对比
对比回归类模型
如何衡量效果：
- 线性回归：回归系数
;
- 逻辑回归：优势比（odds ratio）
；
- 生存分析：风险比
XI. 删失的假设
常见的删失假设：
- 个体间独立；
- 个体随机删失；
- 无信息。
