Kas yra išgyvenimo analizė ir kokie duomenys reikalingi?

Gyvenimo trukmės analizė yra statistikos ir mašininio mokymosi šaka, tirianti laiką iki tam tikro įvykio (pavyzdžiui, mirties, įrangos gedimo, kliento praradimo).

Pagrindinės savybės:

• Tikslas: modeliuoti ir prognozuoti „gyvenimo“ laiką iki įvykio.
• Atsižvelgiama į duomenų cenzūrą, kai įvykis neįvyksta iki stebėjimo pabaigos.

Gyvenimo trukmės analizėje reikalingi šie duomenys:

• Stebėjimo laikas kiekvienam objektui (pavyzdžiui, dienos nuo eksperimento pradžios).
• Įvykio atsiradimo indikatorius (1 — įvykis įvyko, 0 — cenzūruota).
• Papildomi kovariatai (veiksniai), galintys turėti įtakos įvykio laikui.

Pavyzdys: pacientų išgyvenamumo po gydymo analizėje reikalingi stebėjimo pradžios data, įvykio data (arba paskutinio kontakto data, jei pacientas gyvas), taip pat paciento charakteristikos (amžius, diagnozė ir kt.).