Survival Analysis Using SAS pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:SAS Institute

作者:Paul D Allison

出品人:

页数:336

译者:

出版时间:2010-3-29

价格:USD 59.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781599946405

丛书系列:

图书标签:

• 统计学
• 統計
• 数学
• SAS
• Programming
• 统计分析
• 学术女
• statistics
• SAS
• 生存分析
• 统计学
• 医学统计
• 数据分析
• 生物统计
• 回归分析
• 时间序列
• 统计建模
• 流行病学

生存分析：探索时间到事件的模型 生存分析，一个在统计学和各个应用领域中都至关重要的分支，专注于分析“事件发生所需要的时间”。无论我们是在研究病人从诊断到死亡的生存时间、机器从启用后发生故障的时间，还是客户在流失前的订阅时长，生存分析都为我们提供了强大的工具来理解和预测这些时间间隔。其核心在于，它不仅仅是简单地计算平均生存时间，而是能够深入探究影响事件发生率的多种因素，并能处理那些尚未发生事件的个体（即“删失”数据）的复杂性。 生存分析的核心概念 理解生存分析，首先要把握几个关键概念： 生存函数（Survival Function, S(t)）: 这是生存分析中最核心的函数，表示在时间 $t$ 之前，事件未发生的概率。直观地说，它告诉我们有多少比例的个体在某个特定时间点仍然“存活”。生存函数从1开始（在 $t=0$ 时，所有个体都未发生事件），随着时间的推移而单调递减，最终趋近于0（当所有个体都发生事件时）。 风险函数（Hazard Function, h(t)）: 风险函数衡量的是在时间 $t$ 某个个体已经存活到时间 $t$ 的前提下，在紧接着的极短时间内发生事件的瞬时速率。与生存函数关注“未发生”的概率不同，风险函数关注的是“正在发生”的倾向。风险函数可以随时间变化，例如，在医学领域，疾病的风险可能随着时间的推移而增加（如癌症复发），或者随着治疗的进行而降低。 累积风险函数（Cumulative Hazard Function, H(t)）: 累积风险函数是风险函数的积分，它表示到时间 $t$ 为止，事件发生的总风险。与生存函数不同，累积风险函数是从0开始，随着时间单调递增。累积风险函数与生存函数之间存在着紧密的数学关系：$S(t) = exp(-H(t))$。 删失（Censoring）: 这是生存分析中最独特也是最关键的挑战之一。在实际研究中，我们往往无法观测到所有个体事件发生的确切时间。例如，研究可能在预设的时间结束，此时部分个体尚未发生事件；或者，个体在研究过程中失访，我们无法得知其后续情况。这些情况被称为删失。 右删失（Right Censoring）: 最常见的情况，即我们只知道事件发生在某个时间点之后。例如，研究结束时，某个病人还活着。 左删失（Left Censoring）: 事件发生在某个时间点之前，但确切时间未知。 区间删失（Interval Censoring）: 事件发生在某个时间区间内。 生存分析方法能够巧妙地处理这些删失数据，避免因忽略它们而导致结果的偏差。 生存分析的主要方法 为了分析生存数据并回答各种研究问题，生存分析发展出了多种方法： 1. 非参数方法: Kaplan-Meier估计器（Kaplan-Meier Estimator）: 这是生存分析中最基础也是最广泛使用的估计方法，用于估计和描绘样本的生存函数。Kaplan-Meier方法能够处理右删失数据，并且在不依赖于任何特定分布假设的情况下，提供对生存函数的最佳估计。其结果通常以生存曲线（Kaplan-Meier曲线）的形式呈现，直观地展示了不同组别个体随时间推移的生存概率。 Log-rank检验（Log-rank Test）: Log-rank检验是一种非参数检验，用于比较两个或多个生存曲线之间是否存在显著差异。它常用于Kaplan-Meier曲线的组间比较，例如，比较不同治疗组的生存时间是否有统计学上的显著不同。 2. 半参数方法: Cox比例风险模型（Cox Proportional Hazards Model）: Cox比例风险模型是生存分析中最重要和最常用的回归模型。它允许我们探究协变量（如年龄、性别、治疗方式、基因标记等）对事件风险的影响，同时无需假设基线风险函数（baseline hazard function）的具体形式。Cox模型的核心在于其“比例风险”假设，即协变量对风险的影响是乘性的，且在所有时间点上保持比例不变。模型估计的回归系数可以解释为风险比（Hazard Ratio, HR），它量化了特定协变量水平变化对事件发生风险的相对改变。例如，HR > 1 表示该协变量增加会增加事件风险，HR < 1 则表示降低风险。 3. 参数方法: 参数生存模型（Parametric Survival Models）: 与非参数方法不同，参数生存模型会假定生存时间服从某个特定的概率分布，例如指数分布（Exponential distribution）、威布尔分布（Weibull distribution）、对数正态分布（Log-normal distribution）等。通过拟合这些分布，我们可以得到参数的估计，进而计算生存函数、风险函数等。当样本数据确实符合某个特定分布时，参数方法可能比非参数方法更有效，能够提供更精确的估计。 生存分析的应用领域 生存分析的应用范围极其广泛，几乎渗透到所有需要分析时间到事件数据的领域： 医学与公共卫生: 这是生存分析最活跃的应用领域之一。研究药物疗效、手术成功率、疾病预后、癌症患者生存时间、传染病传播模型等，都广泛使用生存分析。例如，通过比较不同化疗方案的生存曲线，医生可以评估哪种方案能更有效地延长患者的生存期。 工程学与可靠性工程: 在产品设计和维护中，生存分析用于预测设备、组件或系统的失效时间（寿命），从而优化维护计划、提高产品可靠性。例如，航空公司会利用生存分析来预测飞机发动机的寿命，以便在发生故障前进行预防性维护。 经济学与金融学: 分析贷款违约时间、信用卡用户流失时间、股票价格变动导致资产损失的时间，以及保险合同的赔付时间等。 社会学与人口学: 研究婚姻持续时间、求职者的就业持续时间、人口的生育间隔等。 市场营销与客户关系管理: 分析客户的购买周期、订阅服务的流失时间（客户生命周期）、广告活动的有效持续时间等，以制定更有效的营销策略和客户挽留计划。 计算机科学: 分析程序执行的错误发生时间、网络通信的延迟时间、网站用户在页面停留时间等。 学习生存分析的价值 掌握生存分析的方法，能够让你： 更准确地预测时间: 识别影响事件发生率的关键因素，并能基于这些因素进行更精确的预测。 科学地评估干预措施: 通过比较不同组别的生存曲线，客观地评估不同治疗、政策或策略的有效性。 深入理解数据: 揭示数据背后隐藏的时间动态，理解事件发生的模式和规律。 处理复杂数据: 有效地处理包含删失的实际数据，避免因数据缺失带来的分析偏差。 生存分析提供了一个强大的框架，帮助我们理解和解释“时间”在事件发生过程中的作用，从而做出更明智的决策。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

从技术实现的角度来看，这本书对于软件操作流程的描述清晰度达到了令人赞叹的程度。它并没有仅仅停留在介绍标准的分析流程上，而是深入到了参数设置、结果诊断等更细微的层面。例如，在模型拟合后，它会详细指导读者如何去检查残差图、如何判断模型假设是否被满足，以及在模型不适当时应采取哪些修正措施。这种对“诊断”过程的强调，体现了作者深厚的实战经验。它教会我的不仅仅是得到一个数值结果，更是如何对这个结果的可靠性进行批判性评估。对于一个希望从初级使用者进阶到能够独立进行复杂数据建模和质量控制的分析师而言，这种对细节的把控，是区分普通参考书与高质量工具书的关键所在。

评分☆☆☆☆☆

书中案例分析部分的丰富性和多样性，绝对是这本书最让我印象深刻的亮点之一。它似乎涵盖了我们能想到的几乎所有需要进行生存时间建模的领域，从临床医学中的药物疗效评估，到工程学中的设备寿命预测，甚至还触及了一些社会科学中的职业生涯持续时间分析。每一个案例都配有详尽的数据描述、模型选择的理由以及结果的详细解读，不仅仅是展示了“如何运行代码”，更重要的是阐述了“为什么要选择这个模型”。特别是对于那些处理删失数据（censoring）时遇到的各种微妙情况，书中都有专门的章节进行探讨和演示，提供了非常实用的操作建议。这种广度与深度兼备的案例库，让我能够在面对新的、不熟悉的业务问题时，总能找到一个可以参照的模板，极大地拓宽了我解决实际问题的思路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计实在让人眼前一亮，封面那种深沉的蓝色调搭配上简洁有力的标题字体，立刻营造出一种专业、严谨的研究氛围。初次拿到手里，就能感觉到它分量十足，那种厚重感仿佛预示着内容的深度和广度。内页的纸张质量也相当不错，文字排版清晰、留白适度，长时间阅读下来眼睛也不会太容易疲劳。而且，书脊的装订工艺看起来非常扎实，即便是经常翻阅，也不用担心会出现散页的尴尬情况。装帧的细节处理上，比如封皮的磨砂质感，都透露出出版方对这本书的重视。对于一个需要长期将这本书作为参考手册的专业人士来说，这种高品质的物理呈现本身就是一种极大的加分项，让人愿意把它放在手边，随时查阅，而不是仅仅存在于电子设备之中。这本书的实体感，让人感觉手中掌握的不仅仅是一堆纸张，而是一套经过精心打磨的知识工具箱，让人在翻阅时，就能感受到一股沉稳可靠的力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格中流露出的那种冷静而审慎的学术态度，让人感到非常信服。作者在阐述任何一种统计方法时，都会不厌其烦地提到其理论基础的优势与局限性，从不搞“一刀切”的推崇。例如，在讨论非参数方法与半参数方法时，作者清晰地指出了各自在数据分布假设上的差异以及在实际操作中可能带来的计算效率和结果解释上的权衡。这种对方法论的辩证分析，促使读者在应用时能够更加审慎地选择最适合当前研究问题的工具，而不是盲目追随潮流。它鼓励读者建立起一种批判性的思维模式，时刻对模型结果保持警惕，并探究其背后的逻辑链条，而不是简单地接受软件给出的结论，这对于培养真正的专业素养至关重要。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在介绍复杂统计概念时，那种循序渐进的叙述方式简直是教科书级别的典范。它并没有一开始就抛出那些令人望而生畏的数学公式，而是先从最直观的实际应用场景入手，构建起一个清晰的逻辑框架。比如，它在解释“风险比”这个核心概念时，会用一个生活化的例子来打比方，让你瞬间抓住其内在的含义，然后再逐步深入到数学模型的构建。这种“先知其意，后解其形”的教学策略，极大地降低了初学者的入门门槛。我以前接触过一些同类书籍，它们往往过于侧重理论的严密性，导致读者在迷失在复杂的代数符号中，而这本书则很好地平衡了理论深度与可读性之间的矛盾，让学习过程变得相对平顺且富有成就感。对于那些希望真正理解生存分析背后的机制，而非仅仅学会套用软件命令的人来说，这种教学设计无疑是极其宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

wtf老子用三个月证明自己真不是干这个的

评分☆☆☆☆☆

wtf老子用三个月证明自己真不是干这个的

评分☆☆☆☆☆

wtf老子用三个月证明自己真不是干这个的

评分☆☆☆☆☆

wtf老子用三个月证明自己真不是干这个的

评分☆☆☆☆☆

wtf老子用三个月证明自己真不是干这个的