生存時間分析入門（Python編）

生存時間分析は、統計学における一分野で、主に「生存時間」すなわち特定のイベントが発生するまでの時間を分析する方法です。この分野の主な目的は、例えば、病気の患者が回復するまでの時間、機械の故障までの期間、ローンの早期返済までの時間と、それに影響を与える可能性のある要因を追求します。これらの分析方法は、様々な分野で広く応用されており、特に医療研究、社会科学、工学、金融リスク分析などで重要な役割を果たしています。サバイバル分析では、右側打ち切りデータ（イベントが観測期間内に発生しないケース）、競合リスク（複数の異なるイベントが競合する状況）、時間変動共変量（時間と共に変化する要因）など、特殊なデータ構造に対処するための手法が開発されています。

第１部：　生存時間分析入門　9：30～11：00

１．基礎統計学と確率：母集団と標本、確率分布、確率変数、期待値、時系列データの基本

２．生存時間データの特性：打ち切りデータ、共変量、競合リスク、時系列データなど

３．生存時間とハザードレート：生存関数、ハザード関数

４．生存時間分析の分類：非パラメトリック、パラメトリック、半パラメトリック手法

第２部：　Python, Statsmodelsを用いた実データ分析　11：10～12：30

５．実データを用いた分析：コックス比例ハザードモデル、カプラン・マイヤー推定器、

AFTモデル(アクセラレーテッドフェイルアタイムモデル)

６．相互作用、競合効果への対策：

**■目標：**生存時間分析の分析手法をスクラッチで学び、幅広い分野で活用することができる柔軟な

能力を養います。

**■受講対象者：**分野を問わずに生存時間分析に興味のある方であればどなたでも参加可能です。金融、医療、エンジニア、研究者など、どなたでも参加可能です。

■PCには事前にjupyter notebookがインストールされている必要があります。

参考文献：

統計学実践ワークブック(日本統計学会)
Methods for Survival and Duration Analysis (https://www.statsmodels.org/stable/duration.html#module-statsmodels.duration)

**【講師紹介】**オックスフォードファイナンシャルエデュケーション,MBA（Strath）,MBA(HW),MSc(London).国際機関、金融機関で勤務後、大学での教育活動に従事。実務家向けセミナー多数。 主な訳書「物理学者ウォール街を往く」（東洋経済新報社）。主な著書「Python3ではじめるシステムトレード改訂版」(パンローリング