竞争风险型数据统计分析理论研究进展
竞争风险模型介绍参考课件
2020/3/24
2
定义
竞争风险模型(Competing Risk Model, CR)是多状态 模型的一种标准化结构，是处理多种终点事件和竞争风险 事件存在的生存数据的分析方法。它是1999年Fine和Gray 提出部分分布的半参数比例风险模型，使用累积风险函数 来估计结局事件的累计发生概率。部分分布风险的回归模 型可利用部分似然函数和加权技术得到估计值，然后再利 用边际风险模型估计出个体的累积风险及其置信区间，分 析众多影响因素对结局事件的影响大小，很适合应用于多 影响因素的疾病研究。
[2] Kempen B J H V, Ferket B S, Kavousi M, et al. Performance of Framingham cardiovascular disease (CVD) predictions in the Rotterdam Study taking into account competing risks and disentangling CVD into coronary heart disease (CHD) and stroke[J]. International Journal of Cardiology, 2014, 171(3):413-418.
竞争风险过程过程：
事件1
0
右删失
事件1
0
事件.. 2
右删失
可能发生的终点事件 (endpoint)只有一个
2020/3/24
可能发生的终点事件 (endpoint)有多个类型 事件之间为生终点事件的原因别风险模型如下：
λ(t)表示终点事件的原因别基础风险，β表示对终点事件的回归系数。
竞争风险模型
汇报人：朱继存 导 师：孙长青 教 授 时 间：2017年04月12日
数据分析与统计调查报告
数据分析与统计调查报告在当今数字化的时代，数据已经成为了企业和组织决策的重要依据。
数据分析与统计作为一门学科，旨在从海量的数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。
本报告将对数据分析与统计的相关概念、方法、应用以及其在实际工作中的重要性进行探讨。
一、数据分析与统计的概念数据分析是指对数据进行处理和分析，以提取有用的信息和知识。
它涉及到数据的收集、整理、清洗、分析和可视化等多个环节。
统计则是通过对数据的收集、整理、分析和解释，来描述、推断和预测总体的特征和规律。
数据分析侧重于从数据中发现模式、趋势和关系，以解决具体的业务问题或提供决策支持。
而统计则更注重于对数据的理论和方法的研究，为数据分析提供坚实的理论基础。
二、数据分析与统计的方法1、描述性统计描述性统计是对数据的基本特征进行概括和描述，包括均值、中位数、众数、方差、标准差等。
这些统计量可以帮助我们了解数据的集中趋势、离散程度和分布情况。
2、推断性统计推断性统计则是基于样本数据对总体进行推断和预测。
常见的推断性统计方法包括假设检验、置信区间估计和回归分析等。
3、数据挖掘数据挖掘是从大量的数据中自动发现潜在的模式和知识。
它包括分类、聚类、关联规则挖掘等技术。
4、可视化分析通过图表、图形等方式将数据直观地展示出来，帮助人们更快速地理解数据。
三、数据分析与统计的应用1、市场营销在市场营销领域，数据分析与统计可以帮助企业了解消费者的需求和行为，进行市场细分、目标市场选择和市场定位。
通过对销售数据的分析，企业可以评估营销活动的效果，优化营销策略。
2、金融领域金融机构可以利用数据分析与统计来评估风险、预测市场走势、进行投资决策。
信用评分模型就是数据分析在金融领域的一个重要应用。
3、医疗健康在医疗健康领域，数据分析可以用于疾病的诊断和预测、医疗资源的分配、药物研发等方面。
4、制造业制造业可以通过数据分析来优化生产流程、提高产品质量、降低成本。
例如，通过对设备运行数据的分析，可以进行预防性维护，减少设备故障。
竞争风险模型在2型糖尿病治疗临床试验中的应用
腹 血糖 ， 相对危险度为 ０８６ ．０ 。结论
在有竞争 风险存 在的研究 中应该使 用竞争 风险模 型 ； 争风 险模 型估 竞
计 得到的消渴丸组和格列本脲组 的血糖 控制率差异 没有统计 学意义 。
【 关键词】 糖尿病 ， 型； 格列本脲； 竞争风险； 血糖控制率 ； 消渴丸 ２
９ ％置信 区间为 （ ７０ ％ ，２ １ ％ ） 格 列 本 脲 组 血 糖 控 制率 为 ４ ． １ ， ９ ％ 置 信 区 间 为 （ ８ ０ ％ ， ５ ３ ． ５ ５ ．５ ； ５９ ％ 其 ５ ３ ．０ ５ ．５ ） 经 Ｇ ａ 检验 ， ３ ４ ％ ； ｒｙ 两组血糖控 制率 的差异没 有统计学 意 义（ ０ ８０ ） 血糖控 制率 的影 响因素 为空 Ｐ＝ ． １５ ；
随机分为消渴丸组和格列本脲组 。患者按照 既定 方案 服药 ， 试验 持续 ４ ８周 ， ４周随访 一次 。在达 到预 先 每 设 定最大剂量 （ 消渴丸服用 剂量 达到 ３ Ｌ／ ０＊ ｄ或格列本脲服用 剂量达到 ３片／ ） ｄ 后连 续 ２次 随访 空腹 血糖均 大于 ７ ０ｍ ｌＬ的患者终止试验 。终止试验 的患者记 为竞争 事件 。使 用竞争 风险模 型估计 两 组血糖控 制 ． ｍｏ ／
论著 ・
竞 争 风 险 模 型 在 ２型 糖 尿 病 治 疗
stata竞争风险模型定义
stata竞争风险模型定义
Stata是一个统计分析软件，竞争风险模型是用来评估企业或个体在市场竞争中面临的风险和机会的模型。
在Stata中，竞争风险模型通常使用生存分析方法，如Cox比例风险模型或Weibull模型来评估竞争环境下个体或企业的生存时间或退出概率。
这些模型可以帮助分析人员预测市场竞争中的风险因素，识别关键的竞争因素，并评估这些因素对生存时间或退出概率的影响。
竞争风险模型在Stata中的定义包括以下几个方面：
1. 数据准备，在Stata中，竞争风险模型的建立首先需要对数据进行准备，包括收集竞争环境中的相关数据，如市场份额、竞争对手数量、市场增长率等。
2. 模型选择，在Stata中，可以使用各种竞争风险模型，如Cox比例风险模型或Weibull模型等。
根据具体情况选择适合的模型。
3. 变量选择，在建立竞争风险模型时，需要选择合适的解释变量和控制变量，这些变量可以包括市场份额、市场增长率、竞争对
手数量、市场集中度等。
4. 模型拟合，使用Stata中的相应命令进行模型拟合，得到模型的参数估计和显著性检验结果。
5. 结果解释，最后，需要解释模型的结果，包括各个变量的影响程度、风险比、生存曲线等，以便对竞争环境中的风险因素进行深入分析和预测。
总之，在Stata中，竞争风险模型是用来评估市场竞争中个体或企业面临的风险和机会的重要工具，通过对竞争环境中的数据进行建模和分析，可以帮助决策者更好地理解市场竞争的动态变化，制定相应的竞争策略和风险管理措施。
全面风险管理：理论、方法与实践
全面风险管理：理论、方法与实践研究主题：全面风险管理：理论、方法与实践摘要随着全球化的发展和不稳定因素的不断增加，企业面临着日益复杂和多样化的风险挑战。
因此，全面风险管理在现代企业中变得尤为关键。
本论文旨在研究全面风险管理的理论和方法，并通过实践案例分析来探讨其有效性。
研究结果表明，全面风险管理能够帮助企业更好地应对风险，提高企业的绩效和竞争力。
1. 引言1.1 研究背景随着经济全球化的不断深化，企业面临着各种风险挑战，包括市场风险、财务风险、技术风险等。
传统的单一风险管理方法已经不能满足现代企业的需求，全面风险管理应运而生。
1.2 研究问题本论文的研究问题是：全面风险管理的理论、方法和实践如何提高企业的绩效和竞争力？2. 研究方案方法2.1 研究范围和样本选择本研究将选择一些知名企业进行案例分析，通过对它们的全面风险管理实践进行研究，来探讨全面风险管理的有效性。
2.2 数据收集通过收集企业的年度报告、风险管理文件、市场调研报告等资料，建立全面风险管理的数据集。
2.3 分析方法采用定性和定量相结合的分析方法，对企业的全面风险管理进行深入研究。
定性分析主要包括文献综述、案例分析和专家访谈等，定量分析主要包括数据统计、回归分析和相关性分析等。
3. 数据分析和结果呈现3.1 企业全面风险管理实践分析通过对选择的企业的全面风险管理实践进行案例分析，研究其风险管理的理论和方法，并总结有效的实践经验。
3.2 风险管理绩效分析通过对企业的财务数据和业绩数据进行统计和分析，研究全面风险管理对企业绩效和竞争力的影响。
4. 结论与讨论4.1 研究结论研究结果表明，全面风险管理能够帮助企业更好地应对风险，提高企业的绩效和竞争力。
通过有效的风险管理，企业能够降低风险带来的损失，提高业绩，提高企业的价值。
4.2 研究局限性和未来研究方向本研究的局限性在于样本选择的限制，只选择了少数企业进行案例分析。
未来的研究可以进一步扩大样本规模，增加研究的广度和深度。
风险管理理论研究起源和现状分析
2023-10-28
目录
• 风险管理理论概述 • 风险管理理论起源 • 风险管理理论发展现状 • 风险管理理论未来趋势 • 风险管理理论实践案例 • 总结与展望
01
风险管理理论概述
风险管理定义
风险管理是指通过识别、评估、控制和监控潜在的负面影响和风险，以实现组织 目标的成功实现。
风险管理理论起源于20世纪30年代的 美国，当时一些公司开始采用保险和 财务对冲策略来管理风险。
20世纪70年代以后，随着企业倒闭和重大 事故的发生，人们开始更加关注风险管理 的重要性。
现代风险管理理论包括风险识别、 评估、控制和监控等方面，并强调 组织需要综合考虑财务、运营、法 律和声誉等多个方面的风险。
统计方法的应用
20世纪初，统计方法开始被应用于风险管理领域。学者们利用概率论和统计学原理研究风险分布、损失预测等 问题，为保险公司和政府提供了决策支持。
起源阶段二：20世纪中叶
现代风险管理理论的诞生
20世纪中叶，随着跨国公司和大型项目 的出现，风险管理变得更为重要。学者们 开始研究更加系统、全面的风险管理方法 。例如，美国学者格拉尔（Graham）在 1950年代提出了全面风险管理（ERM） 的概念和方法，强调企业应从战略、运营 、财务等多个方面进行风险管理。
总结词
政府和社会组织风险管理实践是风险管理理论在公共领 域的应用，旨在识别、评估和管理公共安全风险，保障 社会稳定和公共安全。
详细描述
政府和社会组织风险管理包括灾害风险管理、公共卫生 风险管理、社会治安风险管理等多种领域，政府和社会 组织通过制定相应的政策和措施，降低公共安全风险， 保障社会稳定和公共安全。
风险管理旨在将风险降至可接受的最低水平，并帮助组织在面对不确定性和变化 时做出明智的决策。
风险管理数据分析报告
风险管理数据分析报告1. 引言风险管理是现代企业运营中不可或缺的一个重要环节。
通过对各类风险进行识别、评估和控制，企业可以降低不确定性因素对业务运作的影响，提高决策的准确性和效果。
本报告旨在通过数据分析的方式，对某企业的风险管理进行全面评估，为企业提供有效的风险控制和决策支持。
2. 数据收集与准备为了进行风险管理数据分析，首先需要收集大量的相关数据，并对其进行整理和准备。
根据企业的具体情况，我们收集了以下数据：- 过去五年的财务报表数据，包括利润表、资产负债表和现金流量表。
- 员工数据，包括人员数量、部门分布以及离职率等。
- 销售数据，包括产品销量、地区销售额、客户满意度等。
- 供应链数据，包括供应商数量、交货准时率、库存周转率等。
- 市场数据，包括产品价格波动、竞争对手情况、市场份额等。
3. 风险识别与评估根据收集到的数据，我们对企业的风险进行了系统的识别和评估。
在此过程中，我们利用了各类统计分析方法和数据挖掘技术，包括但不限于：- 趋势分析：通过对过去五年的财务数据进行趋势分析，了解企业的盈利能力、稳定性以及持续改善的能力，并识别潜在的风险。
- 相关分析：通过分析不同数据之间的相关性，如销售额与产品价格波动之间的相关性，以及员工数量与离职率之间的相关性，为企业提供风险预警和决策支持。
- 预测分析：通过建立合适的模型，对未来的风险进行预测，如市场份额的变化趋势以及供应链的稳定性等。
4. 风险控制与决策支持在风险识别和评估的基础上，我们提出了一系列的风险控制措施和决策建议。
具体包括以下几个方面：- 财务风险：建议企业加强资金管理，确保资金的充足性，并建立适当的预算体系，用于预防和应对财务风险的发生。
- 人力资源风险：建议企业加强员工培训，提高员工的技能水平和工作满意度，以减少员工流失率，同时建立健全的绩效考核体系，以激励员工的积极性。
- 市场风险：建议企业进行市场调研，了解市场需求的变化趋势，同时加强产品创新，提高竞争力，以应对激烈的市场竞争。
统计学财务分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着我国经济的快速发展，企业财务管理的重要性日益凸显。
统计学财务分析作为一种科学、系统的方法，能够帮助企业全面、客观地评估财务状况，为决策提供有力支持。
本报告以某企业为例，运用统计学方法对其财务状况进行深入分析，旨在揭示企业财务风险，为企业的可持续发展提供参考。
二、企业概况某企业成立于20xx年，主要从事制造业，主要产品为家用电器。
经过多年的发展，企业规模不断扩大，市场份额逐年提高。
近年来，企业面临市场竞争加剧、原材料价格上涨等多重压力，财务状况受到影响。
本报告将对企业2019年至2021年的财务数据进行分析。
三、财务指标分析1. 盈利能力分析（1）营业收入：2019年至2021年，企业营业收入分别为10亿元、12亿元、14亿元，呈现逐年增长的趋势。
这表明企业在市场竞争中具有一定的优势。
（2）净利润：2019年至2021年，企业净利润分别为1亿元、1.2亿元、1.5亿元，同比增长20%和25%。
这表明企业盈利能力有所提高。
（3）毛利率：2019年至2021年，企业毛利率分别为30%、28%、26%，呈现逐年下降的趋势。
这可能与原材料价格上涨、市场竞争加剧等因素有关。
（4）净资产收益率：2019年至2021年，企业净资产收益率分别为10%、9%、8%，呈现逐年下降的趋势。
这表明企业利用自有资金创造利润的能力有所减弱。
2. 偿债能力分析（1）流动比率：2019年至2021年，企业流动比率分别为1.5、1.6、1.7，呈现逐年上升的趋势。
这表明企业短期偿债能力较强。
（2）速动比率：2019年至2021年，企业速动比率分别为1.2、1.3、1.4，呈现逐年上升的趋势。
这表明企业短期偿债能力较好。
（3）资产负债率：2019年至2021年，企业资产负债率分别为40%、45%、50%，呈现逐年上升的趋势。
这表明企业负债水平较高，存在一定的财务风险。
3. 运营能力分析（1）应收账款周转率：2019年至2021年，企业应收账款周转率分别为5次、4.5次、4次，呈现逐年下降的趋势。
竞争风险模型介绍
精选2021版课件
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重点难点
（1）竞争风险相关中文文献较少； （2）理论方法学习与实际应用操作难度较大。
ห้องสมุดไป่ตู้
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恳请批评指正!
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10
如基线未发生心血管疾病的研究对象在观察期间内死于癌症车祸等其他原因前并未发生心血管疾病就不能为cvd的发病做出贡献传统的生存分析方法将其他原因死亡的个体失访个体和存活个体同样被记为删失数据这样处理会高估cvd的累积发病率
竞争风险模型
汇报人：朱继存 导 师：孙长青 教 授 时 间：2017年04月12日
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国外研究现状
[1] Sr R B D. Validation of the Framingham Coronary Heart Disease Prediction Scores: Results of a Multiple Ethnic Groups Investigation[J]. Jama the Journal of the American Medical Association, 2001, 286(2):180.
生存函数是指没有发生任何终点事件的概率。表示为：
总累积风险函数为：
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统计工具
Cumulative incidence function和Fine and Gray model通 过 R 软 件 (/) 加 载 包 “ cmprsk” 中 的 “crr”函数和“cuminc”函数进行。疾病竞争风险模型通过 “mstate”加载包实现。 模型预测能力评价采用区分度和校正能力，采用的指标 分别为 ROC 曲线下面积(AUC)和 Hosmer-Lemeshow 拟合优 度检验。
使用SAS软件分析竞争风险模型
此 处 是 结 局类 型 ， ｚ是协 变 量 ， 是其 系 数 。 而对 Ｃ Ｉ Ｆ 的估计 公 式为 ：
数据的真结局没有被观察到 ， 但该病例仍有可能发生
真结局 ， 只不过研究者不知道而已； 而竞争事件是因为 该 事件 的 出现 ， 使 得 真 结 局 确 实 无 法 出现 。如果 此 时
的方 法 ， 主要基 于 以上这 三篇文 献 。
医学论文 ， 其中２ ４篇 （ ６ ７ ％） 被认为可能存在竞争风 险偏倚 ； 而Ｃ ｖ ａ ｎ Ｗａ ｌ ｒ ａ ｖ ｅ ｎ等 人在 一项 专 门对竞 争 风 险偏 倚进 行 的研究 中发 现 ， 有４ ６ ％ 的文 献 可 能存 在
对 于这 样带 有竞 争 风 险 的 数 据 ， 早 先 的 做法 是 将 竞 争事件 也 定义 为 删 失 ， 然后 直 接 使 用 Ｋ Ｍ 估 计 。然 而 竞争 事 件与删 失 数据 还 是 有 很 大 差别 的 ： 删 个得分 统 计量 ：
将 竞争 事件 简单 视 为删 失 数 据 ， 将 会 高估 真结 局 的发 生率¨ Ｊ ， 也就是 出现了所谓 的竞争风 险偏倚 （ ｃ ｏ ｍ ｐ ｅ —
ｔ ｉ ｎ ｇ ｒ ｉ ｓ ｋ ｂ ｉ ａ ｓ ） 。
…
） ＝ （ ｅ ｘ ｐ （ ｌ ｆ ＇ Ｚ ￣ ） 厂
ｚ ＝ （ ｆ ） ｛ 一 ｝
然 后根 据这个 得 分 的方差 协 方 差 矩 阵进 行 计 算 ， 由 于 篇 幅有 限 ， 此 处不 再展 开， 有 兴 趣 的读 者 可 以参 看
Ｇ ｒ ａ ｙ的原 文 。
而 对 于带有 协变量 的 Ｃ Ｉ Ｆ检 验 ， 则 是 基 于传 统 的 Ｃｏ ｘ比例 风 险模型 ， 它是 由Ｆ ｉ ｎ ｅ 和Ｇ ｒ ａ ｙ 在１ ９ ９ ９ 年 提 出 的 Ｊ 。 此时 ：
统计技术在企业风险评估中的应用探讨
统计技术在企业风险评估中的应用探讨在当今竞争激烈且复杂多变的商业环境中，企业面临着各种各样的风险。
为了有效地应对这些风险，企业需要进行科学准确的风险评估。
统计技术作为一种强大的工具，在企业风险评估中发挥着至关重要的作用。
统计技术能够帮助企业收集、整理和分析大量的数据，从而揭示潜在的风险模式和趋势。
通过对历史数据的研究，企业可以了解过去类似情况下出现的风险，为预测未来的风险提供有价值的参考。
首先，描述性统计是统计技术中的基础部分。
它包括数据的集中趋势度量（如均值、中位数和众数）以及离散程度度量（如标准差、方差和极差）。
在企业风险评估中，这些指标可以用于评估财务数据的稳定性、市场份额的波动以及生产过程中的质量差异等。
例如，通过计算销售额的均值和标准差，企业可以了解销售业绩的平均水平以及波动程度。
如果标准差较大，说明销售业绩不稳定，可能存在市场风险。
其次，概率分布在风险评估中也具有重要意义。
常见的概率分布如正态分布、泊松分布和二项分布等，可以帮助企业模拟不同风险事件发生的可能性。
以制造业企业为例，产品缺陷的数量可能服从泊松分布。
通过对该分布的参数估计，企业可以预测在一定生产规模下可能出现的缺陷产品数量，从而提前做好质量控制和售后服务的准备，降低因产品质量问题带来的风险。
回归分析是另一种常用的统计技术。
它可以帮助企业确定不同变量之间的关系，从而预测因某个变量的变化而导致的风险。
比如，企业可以通过建立销售与广告投入之间的回归模型，预测在不同广告预算下的销售情况。
如果广告投入减少可能导致销售大幅下降，那么企业就需要谨慎考虑营销预算的调整，以避免市场份额被竞争对手抢占的风险。
时间序列分析对于预测具有时间顺序的数据非常有用。
在企业中，如股票价格、销售额的月度或季度数据等，都可以通过时间序列分析进行预测。
通过识别数据中的趋势、季节性和周期性等模式，企业可以提前规划生产、库存和资金安排，降低因市场变化带来的运营风险。
竞争风险数据的统计分析方法（PARTⅢ）
竞争风险数据的统计分析方法（PARTⅢ）本上篇介绍过两篇竞争风险模型的文章，一是竞争风险数据的统计分析方法(PARTⅠ)该篇主要讲解竞争风险模型的理论知识，二是竞争风险数据的统计分析方法(PART Ⅱ)，该篇主要介绍了竞争风险数据的累积风险率（CIF）的估计及两组累积风险率的比较（Gray 检验）。
本篇介绍如何建立竞争风险模型。
1.案例数据简介本文的案例数据来自Pintilie M的书《Competing Risks: A Practical Perspective. John Wiley& Sons, New York》中一项针对滤泡细胞淋巴瘤研究（Follicular cell lymphoma study）的数据。
数据集中包含541例Ⅰ期和Ⅱ期的淋巴瘤患者，这些患者治疗方式有两种，一种是只进行放疗(chemo=0)，另外一种是放疗加化疗(chemo=1)。
结局变量，复发或者死亡是两个竞争事件。
患者年龄（age）均值57岁标准差14岁，血红蛋白水平(hgb)均值138,标准差15，随访时间中位数5.5年。
数据地址百度盘链接：https:///s/1jIGg9lc 密码：b974下载读入数据：fol <-read.table('follic.txt',sep=',' ,header="">具体数据R软件格式如下：先对数据做简单的清洗后cause变量里193例删失，272例复发，76例未复发死亡。
evcens <- (fol$resp="='NR'" |=""fol$relsite!=''>#兴趣的事件：复发这里(fol$resp=='NR' | fol$relsite!='')是个逻辑判断语句，R语言会返回的是个逻辑判断结果“TRUE”或者'FALSE'，后面加的“0”是个数值变量，在R语言中，逻辑判断语句的字符串和数据变量的加运算，会自动将字符串变量变成数值运算，也就是最终如果是TRUE会返回1，FALSE返回0.即发生结局事件1,0代表删失crcens <- (fol$resp="='CR'" &=""fol$relsite="=''" &="" fol$stat="">#竞争风险事件，代码语句意思同上cause <- ifelse(evcens="">#判断语句，如果发生兴趣事件死亡记为1.否则执行下面的语句，下句如果竞争风险事件为1，则记为2，否则为0.2.模型差异说明P．Fine和J．Gray教授对竞争风险数据做了大量的研究，他们提出了一种边际分布的半参数比例风险模型，这个模型主要优点在于：它可以直接估计协变量对边际概率模型的影响。
基于学位论文统计的我国竞争情报研究现状分析
基于学位论文统计的我国竞争情报研究现状分析摘要：以中国学位论文全库（万方）为工具，收集我国竞争情报学位论文，统计分析学位论文的学科专业分布、主要指导教师、主要学位授予单位、学位论文研究热点等。
通过学位论文的统计分析，了解我国竞争情报研究的发展变化以及研究现状。
关键词：竞争情报竞争情报研究学位论文我国竞争情报（Competitive Intelligence，简称CI）研究始于20世纪80年代，到目前已将近30年的时间。
随着CI研究、实践活动、教育等各方面的发展，目前已经产生大量关于CI的研究论文，以及一部分学位论文。
2007年，李恩科等统计了我国CI研究论著的情况，截止到2007年我国也已出现20多部CI论著，其中最早的论著为缪其浩1996年的《市场竞争和竞争情报》［1]。
该文运用文献计量方法统计我国学位论文的发展情况，分析论文数量变化、主要研究人员、研究单位、研究学科、研究热点等。
1 数据来源CI学位论文来自中国学位论文全文库（万方）。
检索期刊论文时以“题名”为检索途径，检索学位论文时以“题名或关键词”为检索途径。
检索词均为“竞争情报”。
截止到2012年7月，共检索到学位论文300篇。
2 我国CI学位论文统计以中国学位论文全文库（万方）为检索工具，以“题名或关键词”为检索途径，共检出300篇与CI相关的学位论文，其中286篇硕士学位论文，13篇博士学位论文，1篇博士后学位论文。
各年论文数如表1所示。
可见CI的学位论文最早产生于1996年，为中山大学图书馆学专业杨永红的硕士学位论文“论竞争情报及企业对竞争情报的开发利用”，指导教师为胡继武。
（1）CI学位论文的学科专业分布。
通过对学科专业进行分析，可以看出我国竞争情报研究的主要学科以及进行竞争情报高等教育的主要学科。
对300篇学位论文作者的学科专业进行统计，结果：情报学，192；管理科学与工程，23；图书馆学，19；工商管理，17；计算机应用技术，11；企业管理，9；软件工程，5；技术经济及管理，3；档案学，3；英语语言文学，2；政治经济学，2；计算机软件与理论，2。
R数据分析：竞争风险模型的做法和解释_附R文件
今天有粉丝找我做一个竞争风险模型，顺便给大家写一个简易的教程，有问题大家直接私信，根据您的需求，一直做到您满意。
竞争风险模型这个东西还是临床医生用的多：很直观的情景就是：研究治疗方案A和白血病复发的关系，如果患者在去医院复查的路上出车祸意外死亡了，就观察不到白血病复发了，也就是说“车祸死亡”和“复发”存在竞争。
这样的现象在医学研究中，非常常见！你想研究A 因素导致的病人死亡，可是现实情况是病人常常死于其他疾病或情形。
这个就是竞争风险模型。
竞争风险模型可以作为Kaplan–Meier (KM)和cox比例风险模型的补充，在你的病人有很多个风险因素暴露的时候，如果你还将死于其余事件的数据记为删失数据就会高估你研究的暴露因素的累计发病率，这个时候使用竞争风险模型才是最好的选择：Competing risk analysis refers to a special type of survival analysis that aims to correctly estimate marginal probability of an event in the presence of competing events.实例描述现在我想对我的病人随访4个月，我关心的结局是病人会不会得A病死亡，但是这4个月中有病人陆陆续续得B病死亡了，我的研究问题是：AB导致的病人的死亡风险分别是如何随时间变化的。
那么这个就是一个竞争风险问题，我们可以模拟看看：到这儿，问题一就解决了，病人其实更容易死于B病哦。
然后问题二：男女之间死于AB病的风险有无差异。
这个问题就涉及到竞争模型的分组比较，学会了男女比较其他的分类变量的比较都是一样的：运行上面的代码就可以构建一个以病人性别分组比较的竞争风险模型，同样的我们可以将各个组的累计风险画出来：那么具体男女之间不同疾病的死亡风险有没有差异呢？可以看到上图的模型输出结果中pv大于0.05，说明男女之间两种疾病的死亡风险并没有统计上的不同。
如何利用统计分析识别商业机会和风险
如何利用统计分析识别商业机会和风险在当今竞争激烈的商业世界中，能够准确识别商业机会和风险对于企业的生存和发展至关重要。
统计分析作为一种强大的工具，可以帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息，为决策提供依据。
那么，究竟如何利用统计分析来实现这一目标呢？首先，我们需要明确什么是统计分析。
简单来说，统计分析就是运用统计学的方法对数据进行收集、整理、分析和解释，以揭示数据背后的规律和趋势。
它可以帮助我们了解市场的需求、消费者的行为、竞争对手的情况等，从而为企业的战略规划提供支持。
要进行有效的统计分析，第一步是数据的收集。
数据的来源多种多样，包括企业内部的销售数据、财务报表、客户信息，以及外部的市场调研报告、行业统计数据、社交媒体数据等。
在收集数据时，要确保数据的准确性和完整性，否则后续的分析结果可能会产生偏差。
接下来是数据的整理和预处理。
这一步骤包括对数据进行清洗、筛选、分类和编码等操作，以便于后续的分析。
例如，去除重复的数据、纠正错误的数据、将数据按照一定的标准进行分类等。
有了整理好的数据，我们就可以开始进行具体的分析了。
常见的统计分析方法有描述性统计分析、相关性分析、回归分析、聚类分析等。
描述性统计分析可以帮助我们了解数据的基本特征，如均值、中位数、标准差、频数分布等。
通过这些指标，我们可以对市场的规模、消费者的收入水平、产品的销量等有一个大致的了解。
相关性分析则用于研究两个或多个变量之间的关系。
例如，我们可以分析广告投入与销售额之间是否存在正相关关系，从而判断广告投入的效果。
回归分析可以建立变量之间的数学模型，预测未来的趋势。
比如，通过建立销售额与价格、促销活动、季节等因素之间的回归模型，预测未来的销售额。
聚类分析可以将相似的数据归为一类，帮助我们发现市场中的细分群体。
比如，根据消费者的购买行为和偏好，将消费者分为不同的群体，以便针对不同群体制定营销策略。
在进行统计分析的过程中，我们还需要注意一些问题。
数据分析在风险控制中的应用
数据分析在风险控制中的应用数据分析是一种应用数学、统计学、计算机科学等多学科知识的方法，通过对大量数据进行收集、整理、分析和解释，从而揭示出数据背后的规律和趋势。
在风险控制中，数据分析可以发挥重要作用，帮助企业降低风险并做出明智的决策。
本文将探讨数据分析在风险控制中的应用。
一、数据收集与整理在风险控制中，数据的收集和整理是非常关键的一步。
企业需要从各种渠道收集相关的数据，包括市场数据、经济数据、竞争对手数据等。
这些数据可能来自不同的来源，格式也各不相同，因此需要对数据进行整理和清洗，以保证数据的准确性和一致性。
数据分析在这个阶段可以帮助企业快速有效地进行数据整理，提高数据的利用价值。
二、风险评估与预测通过对收集到的数据进行分析，企业可以对不同的风险进行评估和预测。
数据分析可以帮助企业发现潜在的风险因素，并评估其对企业运营的影响程度。
通过建立风险模型和预测模型，企业可以对未来可能发生的风险进行预测，为决策提供参考依据。
三、风险监测与预警一旦风险被评估和预测出来，企业还需要进行风险监测和预警，以及时采取措施避免和应对风险的发生。
数据分析可以帮助企业监测关键指标和风险预警信号，发现异常情况并及时报警。
通过建立实时监测系统，企业可以在风险产生前及时采取行动，降低损失并保护企业利益。
四、决策支持与优化数据分析还可以提供决策支持和优化方案。
基于数据分析的结果，企业可以制定相应的风险控制策略和决策方案，并对不同的方案进行模拟和比较，以选择最优解决方案。
数据分析还可以帮助企业评估决策的风险和收益，为决策者提供全面的参考依据。
五、反馈与改进数据分析在风险控制过程中产生的数据和结果也是宝贵的反馈信息。
企业可以基于数据分析的结果进行反馈和改进，不断优化和完善风险控制策略和措施。
数据分析还可以通过与其他企业或行业的数据对比，发现自身存在的问题和不足之处，并进行改进和提升。
六、案例分析为了更好地理解数据分析在风险控制中的应用，以下是一个实际案例：某银行运用数据分析技术对风险控制进行了优化。
风险管理行业的数据分析与风险预测模型
风险管理行业的数据分析与风险预测模型一、引言随着全球经济的快速发展和市场竞争的加剧，风险管理在各行各业中变得越来越重要。
风险管理行业致力于通过识别、分析和管理各种可能影响企业目标实现的风险，以保护企业的利益和可持续发展。
数据分析和风险预测模型成为了风险管理行业的重要工具，在准确评估风险、制定科学合理的风险管理策略方面发挥着关键作用。
二、数据分析在风险管理中的应用1. 数据收集和整理在风险管理行业，数据的收集和整理是进行有效分析的前提。
从内外部数据源中获取数据，包括企业内部数据、市场数据、行业数据等，通过建立统一的数据模型和数据仓库，对数据进行清洗、校验和标准化，以确保数据的准确性和一致性。
2. 数据探索和可视化数据探索是数据分析的重要步骤，通过统计方法和可视化工具对数据进行探索性分析，发现数据的规律和关联。
数据可视化技术，如条形图、饼图、折线图等，可以直观地展示数据特征和变化趋势，帮助决策者更好地理解和识别潜在的风险。
3. 风险识别和分析基于收集到的数据，风险管理行业利用统计分析、机器学习等技术对风险进行识别和分析。
通过建立风险分类模型、聚类模型等，识别企业所面临的不同类型的风险，对风险进行量化评估，判断其发生概率和严重程度，为决策者提供科学依据。
三、风险预测模型在风险管理中的应用1. 历史数据分析风险预测模型基于历史数据进行建模和分析，通过对历史数据的挖掘和分析，可以识别出不同要素与风险之间的关系，并由此构建预测模型。
例如，利用时间序列分析方法，可对金融市场中投资品种的价格走势进行预测，帮助投资者制定更加有效的风险管理策略。
2. 模型选择与验证在风险预测模型的建立过程中，需要依据实际情况选择合适的模型。
常用的模型包括回归模型、朴素贝叶斯、随机森林等。
并且，为了确保模型的准确性和可靠性，需要进行模型的验证和评估，比如使用分割样本、交叉验证等方法。
3. 风险预警与决策支持基于建立好的预测模型，风险管理行业可以实现对风险的实时监测和预警。
基于竞争风险理论和概要型数据的病死率估计模型
：
能的结 果 ： 亡 ， 愈 （ 死 治 或者 说 是 康 复 ） 和继 续 接 受 治 疗， 我们在这里把死亡（ Ｊ＝ １ 和治愈（ ） ＿ ，＝２ 作为两 ）
原 理 与方法
及时和准确地估计到这个指标值 ， 则对控制疾病发展、 公共安全 、 评价医疗救治工作 和分配卫生资源提供信 息 和帮助 。病 死率 被 定义 为 在 一 定 时期 内 ， 人 群 中 某 患 某病 的全部 患者 中因该 病 而死 亡 者 所 占的 比例 Ｊ 。
利 用此定 义 ， ｌｆ 在疫 情结束 后精 确地 计算病 死率 ， 我 ＇￣ ｆｆ ３ｇ 但 在疫情依 然 持续 、 未结 束时 ， 所得 到 的估 计值 会有 较 大 的误差 ， 因为未 来 的死 亡患者 并未被 考 虑 。因此 ， 在
Ｆａｅ… 对 甲型 Ｈ１ ｒｓｒ Ｎ１流感 的病死率 估计 ； 另一 类是 包 含 个人 生 存 时 间 的 个人 数 据 型 （ｎｉｉｕｌ ａ ） 计 ｉｄｖｄａ ｄｔ 估 ａ 法 ： ｏ ｎｌ ［ Ｇ ａｉ 和 Ｊｗ ｌｍ 。个 人 数 据 虽 然 Ｄ ｎ ｅｙ引、 ｈｎ［ ｌ ｅ ｅ （］ ｌ 估计 结果 会 比较 精 确 ， 获 取 非 常 困难 ， 研 究 基 于 但 本 Ｃ ｅ 的描 述 统 计 法 ， 用概 要 型 数 据 、 争 风 险 理 ｈｎ 利 竞 论 和极 大似然 去建 立病 死率 估计模 型 。
在对病 死 率 的估 计 法 研究 中 ， 几 年 国 内外 相关 近
市场竞争数据分析与研究
市场竞争数据分析与研究在当今日益竞争激烈的市场环境中，市场竞争数据的准确分析和研究对于企业的成功至关重要。
通过深入了解市场竞争数据，企业可以更好地制定战略、优化产品和服务，并在市场中获得竞争优势。
本文将探讨市场竞争数据分析的重要性以及如何有效地进行研究。
一、市场竞争数据的重要性市场竞争数据是指与企业所处市场相关的各种数据信息，包括市场规模、市场份额、竞争对手活动、消费者行为等。
这些数据可以直接反映市场竞争的激烈程度以及企业在市场中所处的位置。
以下是市场竞争数据分析的重要性：1. 提供市场洞察力：通过对市场竞争数据的分析，企业可以了解市场的现状和未来趋势，掌握市场需求状况和竞争态势，为企业的战略决策提供准确的市场洞察力。
2. 优化产品和服务：市场竞争数据可以帮助企业了解消费者的需求和偏好，分析竞争对手的产品和服务特点，从而优化自身产品和服务，提高市场竞争力。
3. 制定营销策略：通过分析市场竞争数据，企业可以确定目标市场，制定营销策略，确定适合的定价策略、渠道策略和促销策略，提高市场占有率和销售额。
4. 预测市场趋势：市场竞争数据分析还可以帮助企业预测市场趋势和行业发展方向，为企业未来的发展方向和战略调整提供参考。
二、市场竞争数据分析的方法和技巧1. 数据采集与整理：首先，企业需要收集和整理与市场竞争相关的数据信息，包括宏观经济数据、行业数据、竞争对手数据和消费者数据等。
此过程可以通过市场调研、竞争对手监测和数据分析工具等途径进行。
2. 数据分析与解读：在数据采集和整理完毕后，企业需要运用统计分析方法和数据挖掘技术对数据进行深入分析和解读。
例如，可以使用SWOT分析法、市场份额分析、趋势分析和关联分析等方法来挖掘数据背后的有用信息。
3. 市场调研和竞争对手分析：市场竞争数据分析需要结合市场调研和竞争对手分析来获取更全面的信息。
通过市场调研可以了解消费者需求和行为，而竞争对手分析可以揭示竞争对手的战略和行动，并对自身的优势和劣势进行评估。
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２ ． 半式竞争风险（ ｓ ｅ ｉ— ｍ ｃ ｏ ｍ ｐ ｅ ｉ ｔ ｎ ｇ ｉ ｒ ｓ ｋ ） 半式 竞争 风险 ， 也 叫状 态 转移风 险 ， 指随访 期 间受
试者 由于 出现 其他 结局 事件而 导致 目标 结局 事件 出现 的概 率发 生 改 变 ， 详见 图 ｌ ｃ 。例 如 ， 在 乳 腺 癌 预 后研 究中， 若 目标结 局 事件 为死亡 ， 则受 试者 可能会 因为出 现 复发转 移 而使其 死亡 的风 险发生 改变 。
扣国卫 生 统 计 ２ ０ １ ６年 ｌ ２月第 ３ ３卷 第 ６期
・
综述 ・
竞 争 风 险型 数 据统 计 分 析理 论研 究进展
国家癌症中心／ 中国医学科学院北京协和医学院肿瘤医院（ １ ０ ０ ０ ２ １ ） 杨 召 王 少明 梁 赫 乔友林 范金 虎
在医学随访研究 中， 受试者在观察期间常常 由于
△通信作 者 ： 范金 虎 ， Ｅ — ｍａ ｉ ｌ ： ｆ ａ ｎ ｊ ｈ ＠ｃ ｉ ｃ ａ ｍｓ ． ｄ ． ｃ ． ｃ ｎ
Байду номын сангаас
同干预措施对 目 标结局事件发病率的影 响； （ ３ ）存在 混杂因素时， 干预因素对 目标结局事件 的累积发病率 的影响。
Ｃｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ Ｊ ｏ ｔ ｉ ｍａ ｌ ｏ ｆ Ｈｅ ａ ｌ 山 Ｓ ｔ ａ ｆｓ ｔ ｉ ｅ ｓ ． Ｄｅ ｃ ．２ ０１ ６． Ｖｏ １ ． ３ ３． Ｎｏ． ６
对人 群死 亡 率 的影 响 Ｊ 。 本研 究 系 统 性 地 回顾 竞 争 风 险 型 数 据 的 分 析 方 法， 主要 从下 面几 个 方 面对 其 研 究 进 展 进行 系统 性 的 描述 ： （ １ ）竞 争 风 险 （ ｃ ｏ ｍ ｐ ｅ ｔ ｉ ｎ ｇ ｉ ｒ ｓ ｋ ） 的定义 ； （ ２）常
与经典的生存分析方法相同， 竞争风 险模型数据 的分析主要从 以下三个方面： （ １ ）时间效应 ， 即目 标结 局事件的发病率如累积发病率 （ ｃ ｕ ｍ ｕ ｌ ａ ｉ ｔ ｖ ｅ ｉ ｎ ｃ ｉ ｄ ｅ ｎ ｃ ｅ ） 或发 病密度 （ ｉ ｎ ｃ ｉ ｄ ｅ ｎ ｃ ｅ ｄ ｅ ｎ ｓ ｉ ｔ ｉ ｅ ｓ ） ； （ ２ ）干预 效应 ， 即 不
见竞争风险型数据分析方法 的简介 ： 原 因别风 险模型
（ ｃ ａ ｕ ｓ ｅ—ｓ ｐ ｅ ｃ ｉ ｉ ｆ ｃ ｈ ａ ｚ ａ ｒ ｄ ｍｏ ｄ ｅ １ ） 、 累积风 险模型 （ ｓ ｕ ｂ — ｄ ｉ ｓ ｔ ｒ ｉ ｂ ｕ ｉ ｔ ｏ ｎ ｈ ａ ｚ ｒ ａ ｄ ｍｏ ｄ ｅ １ ） 、 加性模 型 （ ａ ｄ ｄ ｉ ｉ ｔ ｖ ｅ ｍｏ ｄ ｅ １ ） 、 基 于虚 拟观 测 的 回归 模 型 、 混合模型（ ｍｉ ｘ ｔ ｕ ｒ ｅ ） 和纵 向 模型（ ｖ ｅ ｒ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｍｏ ｄ ｅ １ ） ； （ ３ ）竞 争 风 险型 数 据统 计 分 析
在 随访 研 究 中 ， 目标 结 局 事件 短 时 间 内可 能 无 法 确定 ， 因此 为 了评 价研 究 因素 对 特定 人 群 中 目标 结 局
ａ经 典 生 存 分 析
ｂ经 典 霓 争 风 险
Ｃ半 式 竞 争 风 险
图 １ 竞争风险型数据模式 图（ Ａ 为风险函数 ）
生结局事件的概率相等 。若 随访期间， 受试者 只出
现 目标 结局 事件 ， 则可 以通 过经典 的分 析方 法 ， 如 Ｋ—
ｅ ｓ ｔ ） ； （ ２ ）竞争 事 件 （ ｃ ｏ ｍｐ ｅ ｔ ｉ ｎ ｇ ｅ ｖ ｅ ｎ ｔ ） ； （ ３ ）删 失 事 件
（ ｃ ｅ ｒ ｓ ｏ ｒ ｅ ｄ ） 。竞争风险在医学研究中十分普遍 ， 其 最早 可 以追溯 到 １ ７ ６ ０年 伯努 利 接 种 “ 疫苗” 根 除天 花
出现 其他 结局 事件 而 阻碍 目标结 局事 件 的发生 或改变 目标 结局 事件 发生 的概 率 。例 如 ， 在人 群 原 因别 死 亡
事件的影响 ， 所有受试者从基线开始随访 ， 到发生 目标 结局事件或试验结束。若 随访期间未观察到受试者出 现 目标结局事件则被定义为删失 （ ｃ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ｅ ｄ ） ， 如失访
论框 架下 可 能 出现 ： （ １ ）目标 结 局事件 （ ｅ ｖ ｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ －
失为“ 非信息性删失 （ ｎ ｏ ｎ— ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｉ ｔ ｖ ｅ ｃ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ｅ ｄ ） ” ， 即
相 同条 件下受 试者 在某 时刻 发生删 失事 件 的概率 和发
（ １ ｏ ｓ ｔ ｔ ｏ ｆ ｏ ｌ ｌ ｏ ｗ—ｕ ｐ ） ， 且 在 经 典 的生 存 分 析 中假 设 删
率的研究 中目标结局事件为肿瘤相关死亡 ， 但随访过
程 中常 出现 心脑血 管相 关死 亡而 阻止 了肿 瘤相 关死 亡 事件 的发 生 ， 即竞 争 风 险 （ ｃ ｏ ｍｐ ｅ ｔ ｉ ｎ ｇ ｒ ｉ ｓ ｋ ） ¨ 。在 此 理
Ｍ 法 和 Ｃ ｏ ｘ等 比例 风险模型ｌ 进行分析 ， 详见图 １ ａ 。若 随访期间出现多个结局事件 ， 则为竞争风险¨ ，
其 根据 对 目标结 局事件 的影 响程 度分 为两类 ： １ ．经 典竞 争风 险 （ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｃ ａ ｌ ｃ ｏ ｍｐ ｅ ｔ ｉ ｎ ｇ ｉ ｒ ｓ ｋ ） 经 典 的竞争 风 险 ， 指 随访 期 间 受试 者 出现 多种 互 斥 结局 事件 ， 即某 一 结局 事 件 的发 生 常 阻止 其 他结 局 事件 的发 生 ， 详见 图 １ ｂ 。譬 如 ， 在人 群死 亡 研 究 中 ， 若 受试 者 出现肿瘤 相 关 的死 亡 ， 则 不 会 出现 心脑 血 管疾 病相关 的死亡 ； 反之 亦然 。