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生存時間分析
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生存時間分析

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ENGINEERING BLOG ドコモ開発者ブログ•1年前

【Python】YouTubeのトレンド分析：113ヵ国のデータを用いたトレンド傾向と生存時間分析(Cox比例ハザードモデル)

はじめに 本記事は、ドコモアドベントカレンダー2023の10日目の記事になります。 こんにちは。NTTドコモサービスイノベーション部4年目社員の九島です。 主な業務は、マーケティング分野への機械学習・AI活用です。 今回は、Kaggleで公開されているYouTubeのトレンド順位データ（113ヵ国分）を用いて、２部構成で分析を行いました。 第1部では、YouTubeのトレンドデータから全体の傾向や国ごとの傾向、特に日本にフォーカスして分析してみました。 第2部では、YouTubeのトレンドデータに生存時間分析を適用し、トレンドに上がった動画がトレンド外になるまでの持続時間を生存時間として分析し…

#Python#生存時間分析#NTTドコモ

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23ブックマークトレジャーデータで実践「離脱分析」〜 コホート分析と生存時間分析 〜 - トレジャーデータ（Treasure Data）ブログtreasure-data.hateblo.jp
23ブックマーク生存時間分析の色々なアルゴリズムをまとめてみました - Qiitaqiita.com
23ブックマーク[Stan]生存時間分析のコードと便利なデータセットについて – かものはしの分析ブログkamonohashiperry.com
7ブックマーク[R]R言語で生存時間分析 - yokkunsの日記yokkuns.hatenadiary.org
6ブックマークトレジャーデータで実践「離脱分析」 〜 コホート分析と生存時間分析 〜 - Arm Treasure Datatug.red
5ブックマークＲと生存時間分析(1)生存時間分析(survival analysis)は、イベント(event)が起きるまでの時間とイベントとの間の関係に焦点を当てる分析方法である。生存時間分析は、工学分野においては機械システムや製品の故障などを、医学分野においては疾患の病気の再発や死亡などを対象とした研究分野である。このような故障、破壊、倒産、再発、死亡...mjin.doshisha.ac.jp
5ブックマークRで生存時間分析を行う - About connecting the dots.smrmkt.hatenablog.jp
5ブックマーク生存時間分析の基礎１（生存時間分析とは・生存時間分析のデータ形式）｜Maxwellnote.com
5ブックマークＲと生存時間分析(2)イベントに影響を及ぼす複数の因子(共変量)の影響を解析することを前提としたノンパラメトリックモデルをセミノンパラメトリックモデルと呼ぶ。最も広く用いられているモデルはコックス比例ハザードモデル(Cox proportional hazard model)である。 2つのハザード(瞬間死亡率)関数h1(t)、h2(t)が、すべて可能なt>0に対し...mjin.doshisha.ac.jp

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ばいばいバイオ•4年前

生存時間解析 - Cox比例ハザードモデル

ここまでで紹介してきた生存関数の推定やハザード関数の推定、ログランク検定といったノンパラメトリックな手法は、一標本の生存時間データ解析、二群間の比較に有用な方法になります。 一方で、実際の医学研究では、個々の被験者について、生存・死亡といったアウトカムの情報だけでなく、健診項目がどう変動したか、性別や年齢など生存時間に影響を与える補助的な情報も得られます。これらの値は説明変数と呼ばれ、生存時間データをモデル化することで、観測時点の起点における各患者の説明変数の値がその患者グループの生存にどのような影響を与えているか特定することができます。 生存時間解析では、ハザード関数をモデル化の対象（目的変…

#生存時間分析#分析・解析