생존자료의 검열과 절단

정상 상환 중인 대출이 데이터 종료일을 맞으면 부도시점은 모르지만 관찰기간보다 뒤라는 사실은 압니다. 이를 버리면 유효 노출시간을 잃습니다.

생존분석은 관찰기간과 사건에 관해 아는 범위를 함께 부호화합니다. 검열 레코드는 누락된 행도, 영구적 무사건도 아닙니다.

검열 이유를 따로 기록합니다. 행정적 종료, 고객 이탈, 데이터 장애, 계약 종료는 서로 다른 가정을 요구합니다.

우측검열은 사건이 마지막 관찰 뒤에 일어난다는 뜻입니다. 추적 종료 전에 부도, 이탈, 청산이 없을 때 흔합니다.

좌측검열은 첫 탐지 전에 이미 사건이 일어났음을 뜻하고, 구간검열은 두 검사 사이로만 사건시점을 압니다.

구간 중간값을 넣으면 없던 정밀도를 만듭니다. Turnbull 계열 추정량은 구간 정보를 그대로 사용합니다.

좌측절단에서는 진입할 때까지 생존한 대상만 관찰됩니다. 더 일찍 사건을 겪은 대상은 불완전하게 보이는 것이 아니라 아예 없습니다.

자료 제공 시작일에 살아 있는 펀드만 담은 데이터베이스는 생존자 선택을 만듭니다. 일반 위험집합은 오래 버틴 펀드를 과대대표합니다.

지연진입 방법은 진입 시점부터 위험집합에 넣습니다. 그래도 공변량을 조건으로 진입과 미래 사건시간이 적절히 독립이어야 합니다.

분석구조를 조건으로 검열이 미래 사건시간에 추가 정보를 주지 않으면 Kaplan–Meier는 관찰된 과거와 관련된 검열도 다룰 수 있습니다.

고정된 날짜의 행정검열은 악화되는 신용이나 임박한 플랫폼 이탈 때문에 생긴 추적중단보다 대체로 설득하기 쉽습니다.

검열 비율이 비슷하다고 가정이 입증되지는 않습니다. 원인, 시점, 공변량 이력, 이탈 직전 사건률을 비교해 과정을 이해합니다.

완전사례 분석은 사건이 관찰된 대상만 남겨 짧은 기간을 과대표집합니다. 검열을 사건으로 세면 결과 정의가 바뀝니다.

모든 검열 대상을 분석 종료까지 무사건으로 두면 생존을 과대평가합니다. 마지막 관찰값 이월도 같은 구조적 문제가 있습니다.

차환 같은 경쟁사건은 자동으로 검열이 아닙니다. 부도를 막는다면 경쟁위험 추정량이나 명시적인 가상 질문에 포함해야 합니다.

역검열확률가중은 각 대상이 계속 관찰될 확률을 추정하고, 사라진 대상과 이력이 비슷한 관찰 대상을 더 크게 가중합니다.

조건부 독립검열을 설명할 측정 예측변수가 충분하고, 관련 이력마다 관찰이 계속될 확률이 양수여야 합니다.

확률이 0에 가까우면 극단 가중치와 불안정성이 생깁니다. 분포, 유효표본크기, 절사 규칙, 검열위험 균형을 보여야 합니다.

대출은 실행 뒤 자료에 들어오고 매각, 차환, 상각, 데이터 제공 변경으로 나갈 수 있으며 각각 의미가 다릅니다.

옵션 자료는 시작일 전에 만료된 종목을 빼고, 헤지펀드 자료는 성공한 과거만 소급 제공할 수 있습니다. 이는 선택과 절단 문제입니다.

원 모집단에서 분석 위험집합까지의 흐름도를 만듭니다. 데이터가 크다고 선택적인 관찰과정이 교정되지는 않습니다.

검열 원인, 달력 기간, 최대 추적기간, 지연진입 규칙, 가중모형, 가중치 절사기준을 바꿔 추정합니다.

검열군과 잔류군의 관찰 특성과 과거 결과를 비교합니다. 음성 대조군이나 연결자료가 숨은 이탈을 드러낼 수 있습니다.

어떤 가정이 목표를 식별하는지, 무엇이 진단 가능한지, 정보성 검열 시나리오에서 결론이 어떻게 바뀌는지 보고합니다.