生存分析

cox可以用在金融等行业

lifereg过程

response是因变量，censor是标识是否是截尾数据，list中是终值的标记是哪些

数据

censor是标识截尾值，当t<0的时候，censor等于1

右终检值就是知道生存了x天以上，但具体多少不知道
左终检值就是知道生存了x天以下，但是具体多少不知道
区间终检值是知道在一个区间内

下面的结果可以看到只有第一个和最后一个相关性比较大

简化以后：

在测试集上的表现

lifetest过程

生存分布函数sdf
累计分布函数，1-生存分布函数
概率密度函数是生存分布函数的导数
风险函数是概率密度函数除以生存分布函数

注意这里对数据的读入，自己写了一个变量C，那么读入的时候
fail和withdraw读入两个数，那么输出两行：
C和fail；C和withdraw

Cox比例风险模型

phreg过程

时间序列

因变量取决于之前某一些时间的值，被称为自回归

回归只能刻画发展趋势，但是具体的细节无法描述

T是长期趋势，S是季节变动，C是循环变动，I是随机扰动

平稳时间序列很常见

常用于描述随机扰动

ARIMA模型可以通过差分使不平稳的随机序列，变成平稳的随机序列

截尾就是到了某个点，基本等于0了

ARIMA过程

arima是一个交互式过程
nlag=12 表示要计算12个相关系数的值

自相关系数

q=2，2阶的滑动平均模型
p=1，1阶的自回归模型

因为AR1的SBC比较小，所以选择AR1模型进行预测

第二个例子

上证综指是非平稳的

可以看到没有明显的减小情况，是非平稳的

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