Tất cả hướng dẫn quyền chọn
Mô hình hóa thời điểm sự kiện xảy ra, không chỉ việc nó có xảy ra hay khôngĐọc trong 18 phút

Phân tích survival, hazard rate và hazard ratio

Hiểu survival function, hazard, đường cong Kaplan–Meier, hồi quy Cox, proportional hazards và các ứng dụng time-to-event trong tín dụng và thị trường tài chính

Biên soạn bởi Mark · Nguồn chính ở bên dưới

Câu trả lời trực tiếp

Phân tích survival nghiên cứu thời gian từ một gốc được xác định đến khi xảy ra sự kiện, đồng thời giữ lại các quan sát chỉ biết một phần thời điểm sự kiện. Survival function là xác suất vẫn chưa có sự kiện sau một horizon; hazard là event rate tức thời trong số các đơn vị vẫn có rủi ro, không phải xác suất thông thường. Kaplan–Meier ước lượng đường cong survival chưa điều chỉnh, còn hồi quy Cox liên hệ covariate với hazard qua hazard ratio. Mọi cách diễn giải đều phụ thuộc gốc thời gian, định nghĩa sự kiện, quá trình censoring và giả định proportional-hazards

Thời gian và sự kiện phải được định nghĩa cùng nhau

Kết quả nhị phân ghi nhận default có xảy ra hay không. Dữ liệu time-to-event cũng ghi thời điểm nó xảy ra và khoản vay không default được quan sát trong bao lâu

Đồng hồ có thể bắt đầu từ lúc khởi tạo, niêm yết, áp dụng chính sách hoặc gia nhập danh mục. Thay đổi gốc làm thay đổi risk set và câu hỏi được trả lời

Hãy định nghĩa sự kiện, thang thời gian, cửa sổ quan sát, delayed entry và sự kiện lặp trước khi chọn estimator. Đồng hồ mơ hồ tạo câu trả lời chính xác cho những câu hỏi không rõ

Survival và hazard mô tả các đối tượng khác nhau

Survival function S(t) là xác suất thời điểm sự kiện T vượt quá t. Nó giảm từ one khi sự kiện tích lũy và hỗ trợ xác suất survival theo horizon

Hazard h(t) là rate tức thời có điều kiện rằng đã không có sự kiện đến t. Nó có thể vượt one vì là rate, không phải xác suất trong một kỳ

Survival phản ánh hazard tích lũy theo thời gian. Hazard cao trong thời gian ngắn và hazard vừa phải kéo dài có thể tạo các đường cong khác nhau dù cùng một giá trị tại một thời điểm

Kaplan–Meier dựng đường cong từ risk set

Tại mỗi thời điểm sự kiện, estimator Kaplan–Meier nhân survival estimate trước đó với phần của risk set sống qua thời điểm sự kiện đó

Các đơn vị bị right-censor đóng góp trong lúc được quan sát và rời risk set khi censoring. Chúng không được tính là sự kiện và cũng không được giả định sống mãi

Ước lượng muộn có thể dựa trên rất ít đơn vị còn lại. Hãy hiển thị số đơn vị có rủi ro và confidence band để phần đuôi trực quan dài không bị nhầm là bằng chứng mạnh

Có thể so sánh các đường cong bằng nhiều cách

Median survival là thời điểm đầu tiên đường cong đạt một nửa, nhưng không xác định khi chưa đến một nửa đơn vị gặp sự kiện

Restricted mean survival time lấy tích phân đường cong đến một horizon đã chọn và thể hiện thời gian kỳ vọng không có sự kiện trong cửa sổ đó

Kiểm định log-rank so sánh sự kiện quan sát với kỳ vọng qua các risk set dưới giả thuyết gốc về đường cong bằng nhau, nhưng một p-value không mô tả quy mô hay thời điểm hiệu ứng

Hồi quy Cox mô hình hóa hazard tương đối

Mô hình Cox viết hazard của một đơn vị là baseline hazard chưa chỉ định nhân với hiệu ứng covariate dạng exponential. Partial likelihood ước lượng hiệu ứng tương đối mà không chỉ định hình dạng baseline

Hazard ratio 1.5 có nghĩa event rate tức thời được ước lượng cao hơn 50% tại từng thời điểm so sánh dưới proportional hazards và covariate cố định

Nó không phải mức tăng 50% của xác suất sự kiện tích lũy, không phải phát biểu về median time và không phải chênh lệch rủi ro tuyệt đối cố định. Baseline risk vẫn quan trọng

Proportional hazards là một ràng buộc thực chất

Hệ số Cox chuẩn giả định hazard ratio không đổi theo thời gian. Các đường cong survival giao nhau hoặc hiệu ứng thay đổi có thể mâu thuẫn với bản tóm tắt đó

Mẫu hình Schoenfeld-residual và tương tác thời gian có thể chẩn đoán nonproportionality, nhưng một kiểm định không có ý nghĩa không chứng minh giả định

Dùng coefficient thay đổi theo thời gian, stratification, mô hình tham số linh hoạt hoặc contrast theo horizon khi một ratio cố định che khuất quá trình

Ứng dụng tài chính cần kỷ luật với risk set

Default khoản vay, vi phạm covenant, đóng quỹ, churn khách hàng và thời gian đến acquisition là những kết quả time-to-event tự nhiên với follow-up chưa đầy đủ

Điều kiện kinh tế vĩ mô và biến tài khoản có thể thay đổi theo thời gian. Dùng thông tin tương lai như covariate baseline tạo look-ahead bias

Delisting, refinancing và prepayment có thể là competing event thay vì censoring vô hại. Cách xử lý chúng phải theo câu hỏi kinh doanh

Báo cáo kết quả tuyệt đối và tương đối cùng nhau

Nêu đồng hồ, sự kiện, quy tắc censoring, quy tắc entry, horizon, thời điểm covariate và cách xử lý tie hoặc sự kiện lặp

Cung cấp risk table, xác suất survival ở các horizon hữu ích, median hoặc restricted mean, hazard ratio kèm interval và chẩn đoán giả định

Kết luận hữu ích nhất kết hợp association tương đối với xác suất sự kiện tuyệt đối cho một tổng thể và horizon đã nêu, không gọi bên nào là bảo đảm dự báo

Câu hỏi thường gặp

Hazard rate có thể lớn hơn one không?

Có. Hazard là rate tức thời trên một đơn vị thời gian, không phải xác suất bị chặn trong một khoảng cố định

Hazard ratio bằng 2 có giống xác suất sự kiện gấp đôi không?

Không. Nó so sánh rate tức thời giữa các đơn vị còn survival; xác suất tích lũy cũng phụ thuộc baseline hazard và thời gian

Điều gì xảy ra khi chưa đạt median survival?

Báo cáo survival ở các horizon liên quan hoặc restricted mean survival time thay vì ngoại suy một median không có cơ sở

Kaplan–Meier có điều chỉnh covariate không?

Estimator cơ bản không điều chỉnh. Đường cong phân tầng so sánh các nhóm, còn phương pháp hồi quy mô hình hóa association của covariate

Nguồn và tài liệu đọc thêm

Hướng dẫn liên quan