生存分析思考与练习参考答案
第19章生存分析
思考与练习参考答案
一、最佳选择题
1. 下列有关生存时间的定义中正确的是（ E ）。
A．流行病学研究中，从开始接触某危险因素至某病发病所经历的时间
B．乳腺增生症妇女治疗后阳性体征消失至首次复发的时间
C．肺癌患者从手术治疗开始到死亡的时间
D．急性白血病患者从治疗开始到缓解的时间
E．以上均正确
2. 教材表19-18表是急性白血病患者药物诱导后缓解至首次复发的随访记录。
教材表19-18 急性白血病患者药物诱导后缓解至首次复发的随访记录
编号缓解日期终止观察日期结局生存时间/天
1 复发158
2 死亡91
3 复发147
4 失访96
5 缓解119
……………
生存时间属删失数据的有（C）。
A．1号和3号B．1号和2号C．2号、4号和5号
D．2号、3号和4号E．1号、2号和3号
3. 下列有关log-rank检验的描述中正确的是（A）。
A．log-rank检验是各组生存率的整体比较
B．log-rank检验是各组生存率某时间点的比较
C．log-rank检验属生存曲线比较的参数法
D．log-rank检验中，各组实际死亡数必等于理论死亡数
E．log-rank检验的自由度为1
4. Log-rank检验与Breslow检验相比，（ B ）。
A．log-rank检验对组间死亡近期差异敏感
B．log-rank检验对组间死亡远期差异敏感
C．Breslow检验对组间死亡远期差异敏感
D．两者对组间死亡远期差异同样敏感
E．两者对组间死亡近期差异同样敏感
5. Cox回归模型要求两个不同个体在不同时刻t的风险函数之比（D）。
A．随时间增加而增加
B．随时间增加而减小
C．开始随时间增加而增加，后来随时间增加而减小
D．不随时间改变
E．视具体情况而定
二、思考题
1. 生存分析的主要用途及其统计学方法有哪些？
答：生存分析在生物医学领域主要解决如下问题。
估计：即根据一组生存数据估计它们所来自的总体的生存率及其他一些有关指标。如根据白血病化疗后的缓解时间资料，估计不同时间的缓解率、缓解率曲线以及半数生存期。估计生存率常用寿命表法和Kaplan-Meier（K-M）法。
比较：即比较不同受试对象生存数据的相应指标是否有差别。最常见的是比较各组的生存率是否有差别，如比较不同方案治疗白血病的缓解率曲线，以了解哪种治疗方案较优。生存曲线比较常用log-rank检验和Breslow检验。
影响因素分析：其目的是为了研究影响生存时间长短的因素，或在排除一些因素影响的情况下，研究某个或某些因素对生存率的影响。例如，为改善白血病患者的预后，应了解影响患者预后的主要因素，包括患者的年龄、病程、白细胞数、化疗方案等。影响因素分析常用Cox回归。
生存预测：具有不同因素水平的个体生存预测估计，如根据白血病患者的年龄、病程、白细胞数等预测该患者k年（月）生存率。生存预测常用Cox回归。
2. 生存率估计的K-M法和寿命表法是如何利用删失数据的？
卫生统计学生存分析
一、选择题 1．生存分析中的生存时间是指_____________。 A 手术至死亡的时间 B 观察开始到观察结束的时间 C 起始事件到终点事件间隔的时间 D 发病到痊愈的时间 E 出生到死亡的时间 2．食管癌患者术后随访资料进行生存分析，其中的删失值可以是_____________。 A 患者失访 B 患者死于车祸 C 患者死于其它肿瘤 D 观察期结束仍存活 E 以上都是 3．生存分析中的结果变量是_____________。 A 生存时间 B 是否删失 C 生存率D生存时间与随访结局 E 生存时间与生存率 4．关于生存概率与生存率，叙述正确的是_____________。 A 生存率不会随时间增加B生存概率随时间增加而加大 C生存概率一定大于生存率D生存概率一定小于生存率 E 生存概率一定等于生存率 5．关于生存曲线正确的描述是_____________。 A 纵坐标为生存概率 B 此曲线是严格下降的 C 曲线平缓，表示预后较好 D 横坐标中点为中位生存期 E 寿命表法生存曲线呈阶梯型 6．Cox模型要求数据满足的假设条件为_____________。 A 自变量服从正态分布 B 应变量为二项分类数据 C 各自变量满足方差齐性D变量满足比例风险假定 E 协变量为数值变量 二、简答题 1．Cox回归与logistic回归都可作临床研究中的预后分析，二者的主要区别何在？2．请简述Cox回归中回归系数与RR值的关系。
三、计算分析题 1．将符合手术治疗适应征的21例乳腺癌患者随机分为两组，一组10例接受手术治疗，另一组11例在术后同时接受化疗，其生存时间如表23-13。（1）试估计两种疗法的生存率及生存曲线。（2）比较两种疗法的生存率有无差别。 表21例乳腺癌患者两种疗法的生存时间（月） 手术组 6 9 13 15 18 19 19 20 22 24 手术+化疗组10 14 15 16＋19 19 20 20＋24 26 28 2．以下是女性心绞痛患者诊断后的生存数据，试用寿命表法估计其生存率并估计中位生存期。
第十四章spss之生存分析2张文彤
第十四章活着－－Survival菜单详解（下） （医学统计之星：董伟） 上次更新日期： 13.1 Life Tables过程 13.1.1 界面说明 13.1.2 结果解释 13.2 Kaplan-Meier过程 13.2.1 界面说明 13.2.2 结果解释 13.3 Cox Regression过程 13.3.1 界面说明 13.3.2 结果解释 13.4 Cox w/Time-Dep Cov过程 13.4.1 界面说明 13.4.2 结果解释 §13.3 Cox Regression过程上面给大家介绍的是两种生存分析方法，但它们只能研究一至两个因素对生存时间的影响，当对生存时间的影响因素有多个时，它们就无能为力了，下面我给大家介绍Cox Regression过程，这是一种专门用于生存时间的多变量分析的统计方法。 Cox Regression过程主要用于：
1、用以描述多个变量对生存时间的影响。此时可控制一个或几个因素，考察其他因素对生存时间的影响，及各因素之间的交互作用。 例13.3 40名肺癌患者的生存资料（详见胡克震主编的《医学随访统计方法》1993，77页） 生存时间状态生活能力评分年龄诊断到研究时间鳞癌小细胞癌腺癌疗法癌症类别411 1 70 64 5 1 0 0 1 1.00 126 1 60 63 9 1 0 0 1 1.00 118 1 70 65 11 1 0 0 1 1.00 注：原数据库是用亚变量定义肺癌分类：0，0，0为其它癌；1，0，0为鳞癌；0，1，0为小细胞癌；0，0，1为腺癌。表中的最后一个变量是我加上去的癌症类别，1为鳞癌；2为小细胞癌；3为腺癌；4为其它癌。实践表明结果与用亚变量计算一样。 13.3.1 界面说明 图9 Cox回归主对话框
大数据应用案例分析
大数据应用案例分析 1、中信银行信用卡营销 实施背景：中信银行信用卡中心是国内银行业为数不多的几家分行级信用卡专营机构之一，也是国内具有竞争力的股份制商业银行信用卡中心之一。近年来，中信银行信用卡中心的发卡量迅速增长，2008年银行向消费者发卡约500万张，而这个数字在2010年增加了一倍。随着业务的迅猛增长，业务数据规模也急剧膨胀。中信银行信用卡中心无论在数据存储、系统维护等方面，还是在有效地利用客户数据方面，都面临着越来越大的压力。 中信银行信用卡中心迫切需要一个可扩展、高性能的数据仓库解决方案，支持其数据分析战略，提升业务的敏捷性。通过建立以数据仓库为核心的分析平台，实现业务数据集中和整合，以支持多样化和复杂化的数据分析，比如卡、账户、客户、交易等主题的业务统计和OLAP（联机分析处理）多维分析等，提升卡中心的业务效率；通过从数据仓库提取数据，改进和推动有针对性的营销活动。 技术方案：从2010年4月到2011年5月，中信银行信用卡中心实施了EMC Greenplum数据仓库解决方案。实施EMC Greenplum解决方案之后，中信银行信用卡中心实现了近似实时的商业智能（BI）和秒级营销，运营效率得到全面提升。 图表中信银行大数据应用技术架构图
Greenplum解决方案的一个核心的功能是，它采用了“无共享”的开放平台的MPP架构，此架构是为BI和海量数据分析处理而设计。目前，最普遍的关系数据库管理系统（如Oracle 或Microsoft SQL Server），都是利用“共享磁盘”架构来实现数据处理，会牺牲单个查询性能和并行性能。而使用Greenplum 数据库提供的MPP架构，数据在多个服务器区段间会自动分区，而各分区拥有并管理整体数据的不同部分；所有的通信是通过网络互连完成，没有磁盘级共享或连接，使其成为一个“无共享”架构。Greenplum数据库提供的MPP架构为磁盘的每一个环节提供了一个专门的、独立的高带宽通道，段上的服务器可以以一个完全并行的方式处理每个查询，并根据查询计划在段之间有效地移动数据，因此，相比普通的数据库系统，该系统提供了更高的可扩展性。 效益提升：2011年，中信银行信用卡中心通过其数据库营销平台进行了1286个宣传活动，
第19章 生存分析思考与练习参考答案
第19章生存分析 思考与练习参考答案 一、最佳选择题 1. 下列有关生存时间的定义中正确的是（ E ）。 A．流行病学研究中，从开始接触某危险因素至某病发病所经历的时间 B．乳腺增生症妇女治疗后阳性体征消失至首次复发的时间 C．肺癌患者从手术治疗开始到死亡的时间 D．急性白血病患者从治疗开始到缓解的时间 E．以上均正确 2. 教材表19-18表是急性白血病患者药物诱导后缓解至首次复发的随访记录。 教材表19-18 急性白血病患者药物诱导后缓解至首次复发的随访记录编号缓解日期终止观察日期结局生存时间/天 1 2000.04.01 2000.09.06 复发158 2 2001.11.05 2002.02.05 死亡91 3 2000.07.15 2000.12.10 复发147 4 2001.05.20 2001.08.2 5 失访96 5 2002.09.03 2002.12.31 缓解119 …………… 生存时间属删失数据的有（C）。 A．1号和3号B．1号和2号C．2号、4号和5号 D．2号、3号和4号E．1号、2号和3号 3. 下列有关log-rank检验的描述中正确的是（A）。 A．log-rank检验是各组生存率的整体比较 B．log-rank检验是各组生存率某时间点的比较 C．log-rank检验属生存曲线比较的参数法 D．log-rank检验中，各组实际死亡数必等于理论死亡数 E．log-rank检验的自由度为1 4. Log-rank检验与Breslow检验相比，（ B ）。 A．log-rank检验对组间死亡近期差异敏感
B．log-rank检验对组间死亡远期差异敏感 C．Breslow检验对组间死亡远期差异敏感 D．两者对组间死亡远期差异同样敏感 E．两者对组间死亡近期差异同样敏感 5. Cox回归模型要求两个不同个体在不同时刻t的风险函数之比（D）。 A．随时间增加而增加 B．随时间增加而减小 C．开始随时间增加而增加，后来随时间增加而减小 D．不随时间改变 E．视具体情况而定 二、思考题 1. 生存分析的主要用途及其统计学方法有哪些？ 答：生存分析在生物医学领域主要解决如下问题。 估计：即根据一组生存数据估计它们所来自的总体的生存率及其他一些有关指标。如根据白血病化疗后的缓解时间资料，估计不同时间的缓解率、缓解率曲线以及半数生存期。估计生存率常用寿命表法和Kaplan-Meier（K-M）法。 比较：即比较不同受试对象生存数据的相应指标是否有差别。最常见的是比较各组的生存率是否有差别，如比较不同方案治疗白血病的缓解率曲线，以了解哪种治疗方案较优。生存曲线比较常用log-rank检验和Breslow检验。 影响因素分析：其目的是为了研究影响生存时间长短的因素，或在排除一些因素影响的情况下，研究某个或某些因素对生存率的影响。例如，为改善白血病患者的预后，应了解影响患者预后的主要因素，包括患者的年龄、病程、白细胞数、化疗方案等。影响因素分析常用Cox回归。 生存预测：具有不同因素水平的个体生存预测估计，如根据白血病患者的年龄、病程、白细胞数等预测该患者k年（月）生存率。生存预测常用Cox回归。 2. 生存率估计的K-M法和寿命表法是如何利用删失数据的？ 答：常见的右删失数据表示真实的生存时间未知，只知道比观察到的删失时间要长。因此，生存率估计的K-M法和寿命表法计算期初例数时，都利用了删失数据提供的这部分信息。
生存分析
生存分析 本数据资料主要探讨不同处理对生存时间的影响，数据中，treat为连续变量，num2_treat为二分类变量，num3_treat为三分类等级变量。共纳入病人200例，进行生存分析步骤如下： 1.生存资料的定义： 命令：stset[时间变量] [截尾变量] 对应本数据为：stset time mortality 结果： 1）其中time指随访时间，即产生预期结果或者截尾时的时间减去纳入随访时的初始时间得到的天数。 2）Mortality为截尾变量，Stata视变量mortality不等于0的非缺失值为出现预期结果。3）Stata会同时产生4个新的变量： _st代表：数据中该条记录是否被定义为生存资料。 _d 代表：数据中该条记录是否出现预期结果。 _t 代表：数据中观察对象被随访的时间。 _t0 代表：数据中观察对象第一次被观察到的时间（开始过程的时间为0） 2.生存资料的描述。 1)计算中位生存时间的命令： stsum[if 表达式] ,[by(分组变量)选择项] 对应本数据：stsum,by(num2_treat) 结果：
由于两组中截尾数据出现的较早，故25%、50%和75%生存时间无法估计，Stata用缺失值表示。 4）stci命令可以用来计算中位生存时间、平均生存时间、生存时间的百分数及其可信区间。 命令：stci [if 表达式],[by(分组变量) 选择项] 其中选择项有：median（计算中位生存时间）；rmean（计算平均生存时间） P（#）（生存时间的百分数）；level（#）（可信区间的可信度）对应本数据：stci,by(num2_treat) median 结果： 同样由于两组中截尾数据出现的较早，故中位生存时间无法估计，Stata用缺失值表示。 stci,by(num2_treat) rmean 结果：
大数据成功案例
1.1 成功案例1-汤姆森路透(Thomson Reuters) 利用Oracle 大 数据解决方案实现互联网资讯和社交媒体分析 Oracle Customer: Thomson Reuters Location: USA Industry: Media and Entertainment/Newspapers and Periodicals 汤姆森路透(Thomson Reuters)成立于2008年4月17 日，是由加拿大汤姆森 公司(The Thomson Corporation)与英国路透集团(Reuters Group PLC)合并组成的商务和专 业智能信息提供商，总部位于纽约，全球拥有6万多名员工，分布在超过100 个国家和地区。 汤姆森路透是世界一流的企业及专业情报信息提供商，其将行业专门知识与创新技术相结合，在全世界最可靠的新闻机构支持下，为专业企业、金融机构和消费者提供专业财经信息服务，以及为金融、法律、税务、会计、科技和媒体市场的领先决策者提供智能信息及解决方案。 在金融市场中，投资者的心理活动和认知偏差会影响其对未来市场的观念和情绪，并由情绪最终影响市场表现。随着互联网和社交媒体的迅速发展，人们可以方便快捷的获知政治、经济和社会资讯，通过社交媒体表达自己的观点和感受，并通过网络传播形成对市场情绪的强大影响。汤姆森路透原有市场心理指数和新闻分析产品仅对路透社新闻和全球专业资讯进行处理分析，已不能涵盖市场情绪的构成因素，时效性也不能满足专业金融机构日趋实时和高频交易的需求。 因此汤姆森路透采用Oracle的大数据解决方案，使用Big Data Appliance 大 数据机、Exadata 数据库云服务器和Exalytics 商业智能云服务器搭建了互联网资讯 和社交媒体大数据分析平台，实时采集5 万个新闻网站和400 万社交媒体渠道的资 讯，汇总路透社新闻和其他专业新闻，进行自然语义处理，通过基于行为金融学模型多维度的度量标准，全面评估分析市场情绪，形成可操作的分析结论，支持其专业金融机
生存分析
Chapter7 Survival Models Our?nal chapter concerns models for the analysis of data which have three main characteristics:(1)the dependent variable or response is the waiting time until the occurrence of a well-de?ned event,(2)observations are cen-sored,in the sense that for some units the event of interest has not occurred at the time the data are analyzed,and(3)there are predictors or explanatory variables whose e?ect on the waiting time we wish to assess or control.We start with some basic de?nitions. 7.1The Hazard and Survival Functions Let T be a non-negative random variable representing the waiting time until the occurrence of an event.For simplicity we will adopt the terminology of survival analysis,referring to the event of interest as‘death’and to the waiting time as‘survival’time,but the techniques to be studied have much wider applicability.They can be used,for example,to study age at marriage, the duration of marriage,the intervals between successive births to a woman, the duration of stay in a city(or in a job),and the length of life.The observant demographer will have noticed that these examples include the ?elds of fertility,mortality and migration. 7.1.1The Survival Function We will assume for now that T is a continuous random variable with prob-ability density function(p.d.f.)f(t)and cumulative distribution function (c.d.f.)F(t)=Pr{T≤t},giving the probability that the event has oc-curred by duration t. G.Rodr′?guez.Revised September,2007
第十四章 生存分析
第十四章生存分析的Stata实现 本章使用的STATA命令： 结局变量为1表示失效事件发生 例14-2 McKelvey et al(1976)收集了3期的某型淋巴瘤患者的生存时间（天）。分别是6，19，32，42，42，43+，94，126+，169+，207，211+，227+，253，255+，270+，310+，316+，335+，346+。现用Kaplan-Meier法计算生存率。
Stata命令为： stset time,failure(d) sts list sts graph 结果为：
例14－3 下面是来自于Berkson & Gage(1950)的一个研究队列。为了叙述方便，把原来的出院后的生存时间改称为某恶性肿瘤术后生存时间。共有374名患者进入研究队列。 表14－3 寿命表法计算生存率的计算用表 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) 序号术后生存 年数 期初观察 例数 期内 死亡 期内截尾 人数 校正期初 人数 死亡 概率 生存 概率 生存率t n d c n c=n-c/2 q=d/n c p=1-q S(t) 1 0～374 90 0 374 0.2406 0.7594 0.7594 2 1～284 76 0 284 0.2676 0.7324 0.5561 3 2～208 51 0 208 0.2452 0.7548 0.4198 4 3～157 2 5 12 151 0.165 6 0.8344 0.3503 5 4～120 20 5 117.5 0.1702 0.8298 0.2907 6 5～95 7 9 90.5 0.0773 0.9227 0.2682 7 6～79 4 9 74.5 0.0537 0.9463 0.2538 8 7～66 1 3 64.5 0.0155 0.9845 0.2498 9 8～62 3 5 59.5 0.0504 0.9496 0.2372 10 9～54 2 5 51.5 0.0388 0.9612 0.2280 11 10＋47 21 26 34 0.6176 0.3824 0.0872 Stata数据格式为：
医学统计学SPSS生存分析实例
将生存时间按从小到大顺序排列如下： 表1 BCG治疗组生存情况 *死亡=1；删失=0
*死亡=1；删失=0 按上述二表将数据输入SPSS软件，其中数据编号为i，列（1）即时间为t，列（3）即生存结局为status，表1为group1，表2为group2。 选择Analyze中的Survival里的Kaplan-Meier分析，将Time，Status，Factor依次选定，option 和Compare Factor依次设定完成后，得到输出结果，结果分析如下： Survival Table中： 1为BCG治疗组患者生存率（Estimate）及其标准误（Std. Error）的计算结果。2为药物与BCG结合治疗组患者生存率（Estimate）及其标准误（Std. Error）的计算结果。 Overall Comparisons
Log Rank (Mantel-Cox) .057 1 .811 Breslow (Generalized Wilcoxon) .658 1 .417 Tarone-Ware .336 1 .562 Test of equality of survival distributions for the different levels of group. 两组生存率的log-rank 检验 H 0：两种疗法患者生存率相同 H 1：两种疗法患者的生存率不同 α =0.05 采用SPSS 软件对两组生存率进行检验，得到上面Overall Comparisons 表，其中第一行为LogRank 检验结果。即X 2=0.057，P=0.811。按α=0.05水准，不拒绝H 0，还不能认为用BCG 疗法和用药物与BCG 结合疗法治疗黑色素瘤患者的生存率有差别。 生存曲线如上图所示，其中生存时间为横轴，生存率为纵轴。
大数据数据分析方法、数据处理流程实战案例
数据分析方法、数据处理流程实战案例 大数据时代，我们人人都逐渐开始用数据的眼光来看待每一个事情、事物。确实，数据的直观明了传达出来的信息让人一下子就能领略且毫无疑点，不过前提是数据本身的真实性和准确度要有保证。今天就来和大家分享一下关于数据分析方法、数据处理流程的实战案例，让大家对于数据分析师这个岗位的工作内容有更多的理解和认识，让可以趁机了解了解咱们平时看似轻松便捷的数据可视化的背后都是有多专业的流程在支撑着。 一、大数据思维 在2011年、2012年大数据概念火了之后，可以说这几年许多传统企业也好，互联网企业也好，都把自己的业务给大数据靠一靠，并且提的比较多的大数据思维。
那么大数据思维是怎么回事我们来看两个例子： 案例1：输入法 首先，我们来看一下输入法的例子。 我2001年上大学，那时用的输入法比较多的是智能ABC，还有微软拼音，还有五笔。那时候的输入法比现在来说要慢的很多，许多时候输一个词都要选好几次，去选词还是调整才能把这个字打出来，效率是非常低的。
到了2002年，2003年出了一种新的输出法——紫光拼音，感觉真的很快，键盘没有按下去字就已经跳出来了。但是，后来很快发现紫光拼音输入法也有它的问题，比如当时互联网发展已经比较快了，
会经常出现一些新的词汇，这些词汇在它的词库里没有的话，就很难敲出来这个词。 在2006年左右，搜狗输入法出现了。搜狗输入法基于搜狗本身是一个搜索，它积累了一些用户输入的检索词这些数据，用户用输入法时候产生的这些词的信息，将它们进行统计分析，把一些新的词汇逐步添加到词库里去，通过云的方式进行管理。 比如，去年流行一个词叫“然并卵”，这样的一个词如果用传统的方式，因为它是一个重新构造的词，在输入法是没办法通过拼音“ran bing luan”直接把它找出来的。然而，在大数据思维下那就不一样了，换句话说，我们先不知道有这么一个词汇，但是我们发现有许多人在输入了这个词汇，于是，我们可以通过统计发现最近新出现的一个高频词汇，把它加到司库里面并更新给所有人，大家在使用的时候可以直接找到这个词了。 案例2：地图
第十四章生存分析的SAS实现
第十四章生存分析的SAS实现 例14-2 McKelvey et al(1976)收集了3期的某型淋巴瘤患者的生存时间（天）。分别是6，19，32，42，42，43+，94，126+，169+，207，211+，227+，253，255+，270+，310+，316+，335+，346+。 SAS分析程序 SAS软件输出结果
SAS软件输出结果解释 该结果包含四个部分：第一部分用乘积极限法估计了生存率（Survival），死亡率（Failure），生存率的标准误（Survival Standard Error），死亡例数（Number Failed）和该时间点前的生存例数（Number Left）。其中带有*号的表示截尾；第二部分给出了关于生存时间的描述性统计量，包括75%,50%和25%分位数以及相应的95%的可信区间（95% Confidence Interval），还有均数（Mean）和标准误（Standard Error）从结果可以看出平均生存时间为181.701天；第三部分列出了完全数据（Failed），截尾数据（Censored）的例数，以及截尾数据占全部数据的百分比（Percent Censored）。最后是生存曲线图。 教材中的说明 现用Kaplan-Meier法计算生存率，步骤如下： (1)将所有生存时间按从小到大顺序排列（见表14-2第（2）列）并标上序号（第（1）列）。 (2)列出各t时点前的存活病例数n（第（3）列）、各个时间点的死亡人数d （第（4）列）和截尾人数c（第（5）列）。
(3)计算各t 时刻的死亡概率/q d n =（第（6）列）。例如生存时间为32天时，死亡概率为1/170.058824q ==。 (4)计算各t 时刻的生存概率1p q =-(第（7）列)。例如生存时间为32天时，生存概率为1-0.0588240.941176p ==。 (5)计算各t 时刻的生存率12()i i S t p p p = (第（8）列)。例如生存时间为32天时，生存率为18171616 (32)0.94117619181719 S = ??==，由此验证了在没有截尾数据的情况下，式(14-4)与式(14-5)是相同的。 (6)以时间t 为横指标，生存率为纵指标，作生存曲线图（图14－1）。 表14-2 Kaplan-Meier 法计算生存率的计算用表 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) 序号 生存 天数 t 时刻前 的例数n t 时刻 死亡数d t 时刻后 截尾人数c 死亡 概率q 生存 概率p 生存率 S (t ) 1 6 19 1 0 0.052632 0.947368 0.947368 2 19 18 1 0 0.055556 0.944444 0.894737 3 32 17 1 0 0.058824 0.941176 0.842105 4 42 16 2 0 0.125000 0.875000 0.736842 6 43 14 0 1 0.000000 1.000000 0.736842 7 94 13 1 0 0.076923 0.923077 0.680162 8 126 12 0 1 0.000000 1.000000 0.680162 9 169 11 0 1 0.000000 1.000000 0.680162 10 207 10 1 0 0.100000 0.900000 0.612146 11 211 9 0 1 0.000000 1.000000 0.612146 12 227 8 0 1 0.000000 1.000000 0.612146 13 253 7 1 0 0.142857 0.857143 0.524696 14 255 6 0 1 0.000000 1.000000 0.524696 15 270 5 0 1 0.000000 1.000000 0.524696 16 310 4 0 1 0.000000 1.000000 0.524696 17 316 3 0 1 0.000000 1.000000 0.524696 18 335 2 0 1 0.000000 1.000000 0.524696 19 346 1 0 1 0.000000 1.000000 0.524696
大数据应用案例分析
在如今这个大数据的时代里，人人都希望能够借助大数据的力量：电商希望能够借助大数据进一步获悉用户的消费需求，实现更为精准的营销;网络安全从业者希望通过大数据更早洞悉恶意攻击者的意图，实现主动、超前的安全防护;而骇客们也在利用大数据，更加详尽的挖掘出被攻击目标信息，降低攻击发起的难度。 大数据应用最为典型的案例是国外某著名零售商，通过对用户购买物品等数据的分析，向该用户——一位少女寄送了婴儿床和衣服的优惠券，而少女的家人在此前对少女怀孕的事情一无所知。大数据的威力正在逐步显现，银行、保险公司、医院、零售商等等诸多企业都愈发动力十足的开始搜集整理自己用户的各类数据资料。但与之相比极度落后的数据安全防护措施，却让骇客们乐了：如此重要的数据不仅可以轻松偷盗，而且还是整理好的，凭借这些数据骇客能够发起更具“真实性”的欺诈攻击。好在安全防御者们也开始发现利用大数据抵抗各类恶意攻击的方法了。 扰动安全的大数据 2014年IDC在“未来全球安全行业的展望报告”中指出，预计到2020年信息安全市场规模将达到500亿美元。与此同时，安全威胁的不断变化、IT交付模式的多样性、复杂性以及数据量的剧增，针对信息安全的传统以控制为中心的方法将站不住脚。预计到2020年，60%的企业信息化安全预算将会分配到以大数据分析为基础的快速检测和响应的产品上。 瀚思(HanSight)联合创始人董昕认为，借助大数据技术网络安全即将开启“上帝之眼”模式。“你不能保护你所不知道的”已经成为安全圈的一句名言，即使部署再多的安全防御设备仍然会产生“不为人知”的信息，在各种不同设备产生的海量日志中发现安全事件的蛛丝马迹非常困难。而大数据技术能将不同设备产生的海量日志进行集中存储，通过数据格式的统一规整、自动归并、关联分析、机器学习等方法，自动发现威胁和异常行为，让安全分析更简单。同时通过丰富的可视化技术，将威胁及异常行为可视化呈现出来，让安全看得见。 爱加密CEO高磊提出，基于大数据技术能够从海量数据中分析已经发生的安全问题、病毒样本、攻击策略等，对于安全问题的分析能够以宏观角度和微观思路双管齐下找到问题根本的存在。所以，在安全领域使用大数据技术，可以使原
第十四章 生存分析
第十四章生存分析 第一节 Life Tables过程 14.1.1 主要功能 14.1.2 实例操作 第二节 Kaplan-Meier过程 14.2.1 主要功能 14.2.2 实例操作 第三节 Cox Regression过程 14.3.1 主要功能 14.3.2 实例操作 在临床诊疗工作的评价中，慢性疾病的预后一般不适合用治愈率、病死率等指标来考核，因为其无法在短时间内明确判断预后情况，为此，只能对患者进行长期随访，统计一定时期后的生存或死亡情况以判断诊疗效果。这就是生存分析。 第一节Life Tables过程 14.1.1主要功能 调用此过程时，系统将采用即寿命表分析法，完成对病例随访资料在任意指定时点的生存状况评价。 14.1.2实例操作 ［例14-1］用中药+化疗（中药组，16例）和单纯化疗（对照组，10例）两种疗法治疗白血病患者后，随访记录存活情况如下所示，试比较两组的生存率。
14.1.2.1数据准备 激活数据管理窗口，定义变量名：随访月数的变量名为TIME，是否死亡的变量名为DEATH，分组（即中药组与对照组）的变量名为GROUP。输入原始数据：随访月数按原数值；是否死亡的，是为1，否为0；分组的，中药组为1，对照组为2。 14.1.2.2统计分析 激活Statistics菜单选Survival中的Life Tables...项，弹出Life Tables对话框（图14.1）。从对话框左侧的变量列表中选time，点击 钮使之进入time框；在Display Time Intervals栏中定义需要显示生存率的时点，本例要求从0个月显示至48个月，间隔为2个月，故在0 through框中输入48，在by框中输入2。选death，点击 钮使之进入Status框，点击Define Event...钮弹出Life Tables:Define Event for Status Variable对话框，在Single value栏中输入1，表明death = 1为发生死亡事件者；点击Continue钮返回Life Tables对话框。选group，点击 钮使之进入Factor框，点击Define Range...钮，弹出Life Tables:Define Range for Factor Variable对话框，定义分组的范围，在Mininum框中输入1，在Maxinum框中输入2，点击Continue钮返回Life Tables对话框。
大数据应用分析案例分析
大数据应用分析案例分 析 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998
大数据应用与案例分析 当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。 一、大数据应用案例之：医疗行业 SetonHealthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。
生存分析概念
“ 一、生存分析的概念： 将事件的结果和出现此结果所经历的时间结合起来分析的统计分析方法。 研究生存现象和响应时间数据及其统计规律的一门学科。 对一个或多个非负随机变量（生存时间）进行统计分析研究。 对生存时间进行分析和推断，研究生存时间和结局与众多影响因素间关系及其程度的统计 分析方法。 在综合考虑相关因素（内因和外因）的基础上，对涉及生物学、医学（临床、流行病）、工 程（可靠性）、保险精算学、公共卫生学、社会学和人口学（老龄问题、犯罪、婚姻）、经 济学（市场学）等领域中，与事件（死亡，疾病发生、发展和缓解，失效，状态持续）发 生的时间（也叫寿命、存活时间或失效时间，统称生存时间）有关的问题提供相关的统计 规律的分析与推断方法的学科。 二、生存时间”(Survival Time)的概念 生存时间也叫寿命、存活时间、失效时间等等。 医学：疾病发生时间、治疗后疾病复发时间 可靠性工程系：元件或系统失效时间 犯罪学：重罪犯人的假释时间 社会学：首次婚姻持续时间 人口学：母乳喂养新生儿断奶时间 经济学：经济危机爆发时间、发行债券的违约时间 保险精算学：保险人的索赔时间、保险公司某一索赔中所付保费 汽车工业：汽车车轮转数 市场学中：报纸和杂志的篇幅和订阅费 三、生存分析的应用领域：社会学，保险学，医学，生物学，人口学，医学，经济学，可 靠性工程学等 六、生存分析研究的目的 1、描述生存过程：估计不同时间的总体生存率，计算中位生存期，绘制生存函数曲线。统 计方法包括 Kaplan-Meier （K-M ）法、寿命表法。 2、比较：比较不同处理组的生存率，如比较不同疗法治疗脑瘤的生存率，以了解哪种治疗
第14章生存分析实现
第十四章生存分析 本章使用的STATA命令： 例14-2 McKelvey et al(1976)收集了3期的某型淋巴瘤患者的生存时间（天）。分别是6，19，32，42，42，43+，94，126+，169+，207，211+，227+，253，255+，270+，310+，316+，335+，346+。现用Kaplan-Meier法计算生存率。 解：STATA数据为： STATA命令为：
stset time,failure(d=1) sts list sts graph 结果为：
例14－3下面是来自于Berkson & Gage(1950)的一个研究队列。为了叙述方便，把原来的出院后的生存时间改称为某恶性肿瘤术后生存时间。共有374名患者进入研究队列。 表14－3 寿命表法计算生存率的计算用表 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) 序号术后生存 年数 期初观察 例数 期内 死亡 期内截尾 人数 校正期初 人数 死亡 概率 生存 概率 生存率t n d c n c=n-c/2 q=d/n c p=1-q S(t) 1 0～374 90 0 374 0.2406 0.7594 0.7594 2 1～284 76 0 284 0.2676 0.7324 0.5561 3 2～208 51 0 208 0.2452 0.7548 0.4198 4 3～157 2 5 12 151 0.165 6 0.8344 0.3503 5 4～120 20 5 117.5 0.1702 0.8298 0.2907 6 5～95 7 9 90.5 0.0773 0.9227 0.2682 7 6～79 4 9 74.5 0.0537 0.9463 0.2538 8 7～66 1 3 64.5 0.0155 0.9845 0.2498 9 8～62 3 5 59.5 0.0504 0.9496 0.2372 10 9～54 2 5 51.5 0.0388 0.9612 0.2280 11 10＋47 21 26 34 0.6176 0.3824 0.0872 解：STATA数据为： time w d 1 90 1 2 76 1 3 51 1
大数据可视化常用地五种方式及案例分析报告
数据可视化常用的五种方式及案例分析 概念借助于图形化的手段，清晰、快捷有效的传达与沟通信息。从用户的角度，数据可视化可以让用户快速抓住要点信息，让关键的数据点从人类的眼睛快速通往心灵深处。数据可视化一般会具备以下几个特点：准确性、创新性和简洁性。 常用五种可视化方法 下面从最常用和实用的维度总结了如下5种数据可视化方法，让我们来一一看一下： 一、面积&尺寸可视化对同一类图形（例如柱状、圆环和蜘蛛图等）的长度、高度或面积加以区别，来清晰的表达不同指标对应的指标值之间的对比。 这种方法会让浏览者对数据及其之间的对比一目了然。制作这类数据可视化图形时，要用数学公式计算，来表达准确的尺度和比例。 a: 天猫的店铺动态评分天猫店铺动态评分模块右侧的条状图按精确的比例清晰的表达了不同评分用户的占比。从下图中我们第一眼就可以强烈的感知到5分动态评分的用户占绝对的比例。 b: 联邦预算图如下图，在美国联邦预算剖面图里，用不同高度的货币流清晰的表达了资金的来源去向，及每一项所占金额的比重。
c: 公司黄页-企业能力模型蜘蛛图如下图，通过蜘蛛图的表现，公司综合实力与同行平均水平的对比便一目了然。 二、颜色可视化
通过颜色的深浅来表达指标值的强弱和大小，是数据可视化设计的常用方法，用户一眼看上去便可整体的看出哪一部分指标的数据值更突出。a: 点击频次热力图比如下面这张眼球热力图，通过颜色的差异，我们可以直观的看到用户的关注点。 b: 2013年美国失业率统计在图中可以看到，通过对美国地图以州为单位的划分，用不同的颜色来代表不同的失业率等级范围，整个的全美失业率状况便尽收眼底了。
统计学考题(按章节) 第6题【05分】__随访资料的生存分析
五、其它30分(3~5道题目,每题6~10分) 随访资料的生存分析： 【06真题】 九、某医生从 2002年 1月 1日起对某医院收治的 6名急性心肌梗塞病人进行跟踪观察，2002年 3月 25日结束观察，共 12周。记录的资料如下：（5分） 1、上述资料随访时间单位以（日）、（月）、（年）哪个较合适？为什么？ 2、判断上述随访时间哪些属截尾值？写出观察对象编号。 【05真题、04真题、03真题】 四、16例某癌症病人在不同时期经随机化分配到A、B两治疗组，并继续进行随访至1974年5月 31日结束。资料如下表：(8分) 16例某种癌症病人随访资料 病人号治疗组分组日期终止日期是否该病死亡截尾值 1 A 68．05．1 2 68．05．30 Y 2 B 70．10．18 71．04．16 Y 3 B 69．02．12 70．11．06 Y 4 A 72．01．30 74．05．31 仍存活 5 A 73．11．11 74．01．02 Y 6 B 68．03．12 73．03．30 车祸死亡 7 A 69．01．06 69．01．04 Y 8 A 69．02．08 70．02．08 迁出 9 B 71．05．02 71．11．13 Y 10 B 68．03．08 68．05．23 Y 11 B 73．12．12 74．02．20 Y 12 A 74．05．01 74．05．09 Y 13 B 72．07．02 72．07．15 Y 14 B 68．12．18 74．04．31 失访 15 A 69．01．01 74．05．31 仍存活 16 B 73．09．02 73．09．20 Y 1.上述资料随访时间单位以（日）、（月）、（年）哪个较合适？为什么？ 2.判断上述随访时间哪些属截尾值，写出观察对象编号。 3.要比较A、B疗法对该种癌症病人的疗效，宜选用何种统计检验方法？ 4.A、B治疗组随访资料生存时间的特征量（代表值）一般用何指标表示？ 【答案】jszb 0、本资料中，第7号观察对象数据，终止日期竟然早于分组日期，是典型的错误数据，应该排除。 1、本资料并未按时间分组，实际上是A、B两个治疗组的未分组资料。 一般情况下较细的时间单位准确性较高，当随访时间可以作较细的量化时，则应考虑用较细的时间单位。 但研究目的不同，时间单位不同，使用恰当的时间单位。 本资料的目的是比较A、B疗法对该种癌症病人的疗效，癌症病人的生存时间测度单位如果以（日）太小， 因此，本资料随访时间单位以月较合适？ 2、产生截尾数据的原因：包括中途失访、研究结束时仍然存活、死于与研究疾病无关的原因。 因此，编号4、6、8、14、15观察对象属截尾值。
第十六章 生存分析习题
第十六章生存分析习题 一、选择题： 1.研究某种死因对居民生命的影响，最优方法是： A 计算死因别死亡率 B 计算年龄组死因死亡率 C 计算年龄组病死率 D 编制去死因寿命表 E 计算标准化死因死亡率 2.在人口分析和人口预测时，经常需要确定人口的死亡率。但是，由于死亡率受社会、经济、文化及医疗卫生条件等诸因素的影响，存在一定的波动。同时，在一些人口资料不完整或人口数量太少的地区，也得不到有关的资料。这时，可以借助一些数理统计的方法，将世界各地的大量的寿命表汇集起来，进行分析，归纳出几种死亡模式，对各种模式按照其不同的平均预期寿命水平编制出一组寿命表，供人们参考，这种寿命表是： A 队列寿命表 B 现时寿命表 C 简略寿命表 D 去死因寿命表 E 模型寿命表 3.在寿命表中，用于评价居民健康水平的最优指标是： A 生存人年总数 B 生存人年数 C 预期寿命 D 死亡概率 E 尚存人数4.寿命表的用途，不包括下列哪一项： A 评价国家或地区居民健康水面 B 描述疾病的时间分布特征 C 进行人口预测 D 研究人口再生产状况 E 研究人群的生育、发育及疾病发展规律5.生存分析中的生存时间为 A.确诊至死亡的时间 B.出院至失访的时间 C.手术至死亡的时间 D.观察开始至观察终止的时间 E.观察开始至失访的时间 6.关于肝癌治疗的随访资料作生存分析，可当作截尾值处理的是 A.死于肝癌 B.死于意外死亡 C.死于其它肿瘤 D.a.c 都是 E.b.c 都是二、问答题： 1、生存资料中，截尾数据的含义及其出现的原因是什么？ 2、Cox 回归模型中，偏回归系数i β的意义是什么？ 3、Cox 回归模型与logistic 回归模型相比有何不同？三、计算题： 1、为研究急性淋巴细胞性白血病病人的生存时间与其预后因素的关系，某研究者测得 50例急性淋巴细胞性白血病病人的生存时间（单位）及有关预后因素资料，1x 为入院时白细胞数(L /109 ?)，2x 为淋巴结浸润度(分为0、1、2三级)，3x 为缓解出院后的巩固治疗(有巩固治疗时3x =1，否则3x =0)，随访的终点事件是死于白血