Explorando el Tiempo hasta el Evento con el Análisis de Supervivencia

Explorando el Tiempo Pre-Evento con el Análisis de Supervivencia

Introducción al análisis de supervivencia y su aplicación en Python

El análisis de supervivencia es una rama de la estadística centrada en analizar la duración esperada hasta que ocurra un evento. Ha sido ampliamente utilizado en el sector de la salud, con el principal caso de uso siendo comprender la probabilidad de supervivencia en ensayos médicos.

Este enfoque también se puede aplicar a otros dominios y casos de uso con el objetivo de examinar la probabilidad de un evento determinado en un momento dado. En este artículo, analizaremos los conceptos, técnicas y su aplicación en Python del análisis de supervivencia.

Conceptos del análisis de supervivencia

Al trabajar en el análisis de supervivencia, es necesario definir un “evento” y la “duración de supervivencia” relacionada con el evento.

• Evento: Algo que le ocurre al objeto de estudio. Esto debe ser inequívoco y binario, como la muerte de un ser biológico. En dominios más ambiguos, como la falla de maquinaria, se necesita una definición clara para identificar el evento (es decir, falla completa o productividad < X%).
• Duración de supervivencia: Tiempo hasta que ocurra el evento mencionado anteriormente, o el final de las observaciones.

Con la definición anterior, podemos aplicar técnicas de análisis de supervivencia a problemas relacionados con la probabilidad de un evento en un momento determinado. Esto incluye la proporción de la población que podría experimentar el evento, el tiempo estimado hasta que ocurra el evento y los factores que contribuyen a la duración y probabilidad del evento.

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Algunos ejemplos de declaraciones de problemas son:

• Modelar la conversión de usuarios a membresía/compra
• Predecir el tiempo hasta la falla de una máquina
• Probabilidad de recurrencia del cáncer en un momento dado
• Predecir el tiempo hasta la rotación de empleados

Función de supervivencia y función de riesgo

La predicción del evento y la duración de supervivencia se realiza modelando la función de supervivencia del evento.

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