이벤트 생존 분석에 대한 예측 시간

Question

현재 세 가지 이벤트가 발생할 수있는 이벤트 시간을 모델링하려고합니다. 이것은 통신 데이터 용이며 잠금 해제 된 고객의 예상 수명을 예측하여 계약 기간이 끝난 고객을 대상으로 월 단위로 사임 할 수 있습니다. 1 년 또는 2 년 계약이 끝나면 잠금 해제 된 고객이며, 시간이 지나면 고객은 해지, 유지 (신규 계약 체결) 또는 잠금 해제 된 고객 유지 (따라서 경쟁 위험 모델이 필요할 것입니다.) 할 수 있습니다.

이제 관심의 대상은 이러한 이벤트 중 하나가 발생할 때까지입니다. Cox 회귀 모델을 사용하여 생존 확률에 대한 공변량의 영향을 확인하려고했으나 Cox에서는 기준 위험이 정의되지 않았으므로 사건 발생 시간을 예측하기가 어려울 수 있습니다 (맞습니까?). 나는 파라 메트릭 생존 모델이 더 잘 작동 할 것이라고 생각했지만 지금까지 인터넷에서 찾은 것에서 내 마음을 결정할 수는 없다.

지금 내 질문은, 생존 분석은 이벤트에 시간을 예측하는 올바른 방법입니까? 누구나 이벤트에 시간을 예측할 수있는 경험이 있습니까?

Answer 1

예를 들어를 사용하여 기준선에 대한 매개 변수 모델을 가정 할 수 있습니다. survival::survreg. 이렇게하면 기준선을 피할 수 있습니다. 또한 cox 모델을 사용하여 샘플의 비모수 기준선을 추정 할 수 있습니다. type = "expected" 인수는 ?predict.coxph입니다.