2021年8月16日 · 本文介绍了使用Python的lifelines库进行生存分析，以研究电信客户流失。 通过Kaplan-Meier法分析生存曲线，发现客户在72个月后仍有60%以上的留存率。 利用Cox比例风 …

本文介绍了使用Python的lifelines库进行生存分析的方法，包括寿命表分析、Kaplan-Meier法、Log-rank检验和Cox比例风险回归模型。 通过实例展示了数据处理、生存曲线绘制、单因素和多因 …

scikit-survival is a Python module for survival analysis built on top of scikit-learn. It allows doing survival analysis while utilizing the power of scikit-learn, e.g., for pre-processing or doing cross …

This notebook introduces Kaplan-Meier estimation, a way to estimate a hazard function when the dataset includes both complete and incomplete cases. To demonstrate, I’ll use a small set of …

2023年5月16日 · 在实际应用中，Kaplan-Meier估计已广泛应用于医疗、工程、社会科学等多个领域，并且结合Python工具可以快速实现生存分析。通过生存曲线的绘制和组间的比较，研究者 …

2023年10月15日 · lifelines 是一个用于建模和分析生存数据的 Python 库。 它提供了多种生存分析工具，包括 Kaplan-Meier 生存曲线、Cox 比例风险. 生存分析（Survival Analysis）是一种统 …

2022年11月6日 · 在前面文章中介绍了Kaplan-Meier生存分析(Kaplan-Meier Survival Analysis)的假设检验理论，本篇文章将实例演示在Python软件中实现Kaplan-Meier生存分析的操作步骤。 …

Specifically, we'll use Kaplan-Meier estimation, which is based on two key ideas. The first idea is that we can ignore the arrival time in the observed data, and consider only the durations. In...

kaplanmeier is an python library to create survival curves using kaplan-meier, and compute the log-rank test.

This notebook introduces Kaplan-Meier estimation, a way to estimate a hazard function when the dataset includes both complete and incomplete cases. To demonstrate, I'll use a small set...