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用Python做生存分析--lifelines库简介

Python提供了一个简单而强大的生存分析包——lifelines，可以非常方便的进行应用。这篇文章将为大家简单介绍这个包的安装和使用。

lifelines支持用pip的方法进行安装，您可以使用以下命令进行一键安装：

在python中，可以利用lifelines进行累计生存曲线的绘制、Log Rank test、Cox回归等。下面以lifelines包中自带的测试数据进行一个简单的示例。

首先加载和使用自带的数据集：

运行一下将会看到以下结果，

数据有三列，其中T代表min(T, C)，其中T为死亡时间，C为观测截止时间。E代表是否观到“死亡”，1代表观测到了，0代表未观测到，即生存分析中的删失数据，共7个。 group代表是否存在病毒， miR-137代表存在病毒，control代表为不存在即对照组，根据统计，存在miR-137病毒人数34人，不存在129人。

利用此数据取拟合拟生存分析中的Kaplan Meier模型（专用于估计生存函数的模型），并绘制全体人群的生存曲线。

图中蓝色实线为生存曲线，浅蓝色带代表了95%置信区间。随着时间增加，存活概率S(t)越来越小，这是一定的，同时S(t)=0.5时，t的95%置信区间为[53, 58]。这并不是我们关注的重点，我们真正要关注的实验组（存在病毒）和对照组（未存在病毒）的生存曲线差异。因此我们要按照group等于“miR-137”和“control”分组，分别观察对应的生存曲线:

可以看到，带有miR-137病毒的生存曲线在control组下方。说明其平均存活时间明显小于control组。同时带有miR-137病毒存活50%对应的存活时间95%置信区间为[19,29]，对应的control组为[56,60]。差异较大，这个方法可以应用在分析用户流失等场景，比如我们对一组人群实行了一些防止流行活动，我们可以通过此种方式分析我们活动是否有效。

该模型以生存结局和生存时间为应变量，可同时分析众多因素对生存期的影响，能分析带有截尾生存时间的资料，且不要求估计资料的生存分布类型。

对于回归模型的假设检验通常采用似然比检验、Wald检验和记分检验，其检验统计量均服从卡方分布。，其自由度为模型中待检验的自变量个数。一般说来，Cox回归系数的估计和模型的假设检验计算量较大，通常需利用计算机来完成相应的计算

通常存活时间与多种因素都存在关联，因此我们的面临的数据是多维的。下面使用一个更复杂的数据集。首先仍然是导入和使用示例数据。

[图片上传中...(24515569-a5987d05b5e05a26.png-4ed038-1600008755271-0)]

其中T代表min(T, C)，其中T为死亡时间，C为观测截止时间。E代表是否观察到“死亡”，1代表观测到了，0代表未观测到，即生存分析中的 “删失” 数据，删失数据共11个。var1,var2,var3代表了我们关系的变量，可以是是否为实验组的虚拟变量，可以是一个用户的渠道路径，也可以是用户自身的属性。

我们利用此数据进行Cox回归

从结果来看，我们认为var1和var3在5%的显著性水平下是显著的。认为var1水平越高，用户的风险函数值越大，即存活时间越短（cox回归是对风险函数建模，这与死亡加速模型刚好相反，死亡加速模型是对存活时间建模，两个模型的参数符号相反）。同理，var3水平越高，用户的风险函数值越大。

相关问答

Q1: 如何编制Python函数运用二叉树定价模型进行投资决策

1、首先，将编制Python函数从左到右生成二叉树。

2、其次，根据生成的二叉树，从右向左计算期权价值。

3、最后，计算完成后，即可进行投资决策。

Q2: 求Python三体建模代码

三体模型

1. 代码

现在为了把之前的代码延伸到三体系统，需要给常数增加一些东西——增加第三体的质量、位置和速率向量。把第三恒星的质量视作和太阳的质量等同。

#Mass of the Third Starm3=1.0 #Third Star#Position of the Third Starr3=[0,1,0] #mr3=sci.array(r3,dtype='float64')#Velocity of the Third Starv3=[0,-0.01,0]v3=sci.array(v3,dtype='float64')

需要更新代码中质心和质心速率的公式。#Update COM formular_com=(m1*r1+m2*r2+m3*r3)/(m1+m2+m3)#Update velocity of COM formulav_com=(m1*v1+m2*v2+m3*v3)/(m1+m2+m3)

对一个三体系统来说，需要修改运动方程使之包括另一物体施加的额外引力。因此，需要在RHS上，对问题中每一对物体施加力的其他物体增加一个力项。在三体系统的情况下，一个物体会受到其余两个物体施加的力的影响并因此在RHS上出现两个力项。数学上可表示为：

为在代码中反映这些变化，需要为odeint求解器创建一个新函数。

def ThreeBodyEquations(w,t,G,m1,m2,m3): r1=w[:3] r2=w[3:6] r3=w[6:9] v1=w[9:12] v2=w[12:15] v3=w[15:18] r12=sci.linalg.norm(r2-r1) r13=sci.linalg.norm(r3-r1) r23=sci.linalg.norm(r3-r2) dv1bydt=K1*m2*(r2-r1)/r12**3+K1*m3*(r3-r1)/r13**3 dv2bydt=K1*m1*(r1-r2)/r12**3+K1*m3*(r3-r2)/r23**3 dv3bydt=K1*m1*(r1-r3)/r13**3+K1*m2*(r2-r3)/r23**3 dr1bydt=K2*v1 dr2bydt=K2*v2 dr3bydt=K2*v3 r12_derivs=sci.concatenate((dr1bydt,dr2bydt)) r_derivs=sci.concatenate((r12_derivs,dr3bydt)) v12_derivs=sci.concatenate((dv1bydt,dv2bydt)) v_derivs=sci.concatenate((v12_derivs,dv3bydt)) derivs=sci.concatenate((r_derivs,v_derivs)) return derivs

最后，调用odeint函数并向其提供上述函数连同初始条件。#Package initial parametersinit_params=sci.array([r1,r2,r3,v1,v2,v3]) #Initial parametersinit_params=init_params.flatten() #Flatten to make 1D arraytime_span=sci.linspace(0,20,500) #20 orbital periods and 500 points#Run the ODE solverimport scipy.integratethree_body_sol=sci.integrate.odeint(ThreeBodyEquations,init_params,time_span,args=(G,m1,m2,m3))