生存数据分析（生存数据分析的统计方法第二版课后答案）

本篇目录：

1、生存分析中位数缺失的原因2、16种常用的数据分析方法-生存分析3、生存分析主要的数据来源包括

生存分析中位数缺失的原因

如果中位数为0，则表示在总生存期内，每一名患者从开始到最后一名患者死亡所经历的时间都相同，这可能会导致数据缺乏代表性。因此，通常会使用中位数来评估总生存期。

生存分析不能处理删失数据的原因是生存分析假设了所有研究参与者都能够提供有用的数据，因此无法处理。删失数据是指一些研究参与者在研究过程中退出了研究，导致他们的数据没有被收集。

生存分析时间中位数下表给出了4个部门员工的生存时间中位数，即生存率等于50%时，生存时间的平均水平。很明显，由图可知，该保险公司4个部门的员工有50%的员工在职时间超过60个月。

数据分析中的缺失值处理没有高质量的数据，就没有高质量的数据挖掘结果，数据值缺失是数据分析中经常遇到的问题之一。

16种常用的数据分析方法-生存分析

对比分析法：常用于对纵向的、横向的、最为突出的、计划与实际的等各种相关数据的。例如：今年与去年同期工资收入的增长情况、3月CPI环比增长情况等。

生存分析主要方法 生存分析方法可以分为描述法、参数法、半参数法和非参数法。

数据分析方法包括：对比分析法、分组分析法、结构分析法、留存分析法、交叉分析法、漏斗分析法、矩阵分析法、象限分析法、趋势分析法、指标分析法。

比如线性回归分析线性回归分析是一种常用的数据分析方法，可以用来预测一个样本的数值型输出变量，可以用来研究两个或多个变量之间的关系。

按照使用参数与否，生存分析的方法可以分为以下3种。 参数方法， 数据必须满足相应的分布。常用的参数模型有：指数分布模型、Weibull分布模型、对数正态分布模型、对数Logistic分布模型、Gamma分布模型。

分组分析法一般都和对比分析法结合使用。预测分析法：预测分析法主要基于当前的数据，对未来的数据变化趋势进行判断和预测。

生存分析主要的数据来源包括

生存分析(Survival analysis)是指根据试验或调查得到的数据对生物或人的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大小的方法，也称生存率分析或存活率分析。

统计数据的直接来源：普查：专门组织的、以获取一定时点或时期内现象总量资料为目的的一次性全面调查。随机抽样调查：基于随机性原则，从调查现象总体中抽取部分样本，以样本调查结果推断总体情况的调查方法。

大数据分析的数据来源有很多种，包括公司或者机构的内部来源和外部来源。分为以下几类：1)交易数据。

统计数据主要来自两个渠道：一是数据的间接来源；一是数据的直接来源。数据的表现形式还不能完全表达其内容，需要经过解释，数据和关于数据的解释是不可分的。

数据输入 操作步骤 进入SPSS，打开相关数据文件，选择“分析”|“生存分析”|“寿命表”命令从源变量列表框中选择“工作时间”变量，“时间”列表框中，然后设置时间区间的“0到(H)”值为60，“按(Y)”为3。

问题二：数据分析网站的数据来源有哪些 第一种，统计工具：有百度统计、Google、CNZZ、51啦等 第二种，搜索引擎：百度、Google、360，等等 第三种，行业大数据，这种是数据很多都是人共采集的或者行业提供的。

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