生存時間分析（イベントヒストリー分析）から潜在曲線モデルまでの話。

里　洋平 @yokkuns

Rによる生存時間分析 / R-survival.pdf http://htn.to/j3bvBc

ＩＳＳＥＩ @isseing333

おー、競合リスクのことまで書いてある。 RT @yokkuns: Rによる生存時間分析 / R-survival.pdf http://htn.to/j3bvBc

里　洋平 @yokkuns

生存分析、普通にマーケティングの分野で使われてるのか

里　洋平 @yokkuns

[メモ]マーケティングにおける生存分析 - yokkunsの日記 http://htn.to/LZzyGw

里　洋平 @yokkuns

数値例が欲しかったが見つからなかった。まぁ、論文とか探せばありそうだが

林真広/HAYASHI Masahiro @masaha03

@yokkuns 社会科学的な分野だとイベントヒストリー分析のほうが通りがいいかもしれません。生存分析の単なる言い換えですが，社会科学では「生存」を従属変数にすることはまずないので，こっちの呼称のほうが好まれているみたいです。

里　洋平 @yokkuns

@phosphor_m おぉ、なるほど！ ありがとうございます！

ボブさん @bob3bob3

[メモ]マーケティングにおける生存分析 - yokkunsの日記 http://htn.to/AJAoZ9

里　洋平 @yokkuns

@bob3bob3 何か数値例とかで動かしてみたいんですが、そういうのってありますかね？？

里　洋平 @yokkuns

ちょっと眺めてたら、データが見つかったので、後で試してみる

ボブさん @bob3bob3

@yokkuns マーケ系のデータは見当たらないですね… 医学的なデータなどでよければMASSパッケージにgehan, motors, VAなどいくつかサンプルデータが収録されているようです。

里　洋平 @yokkuns

@bob3bob3 一応、論文でそれっぽいの見つけたので、何か試してみようと思います！ http://www.cirje.e.u-tokyo.ac.jp/research/dp/2004/2004cj121.pdf

里　洋平 @yokkuns

著者の承諾なしに引用・複写することは差し控えられたい。って書かれてた。残念

@iiijb

@yokkuns 多変量で長期生存顧客の因子を割り出して層別化→優良顧客群へのリコメンドとか囲い込みとかそういう狙いになるのでしょうか？

ボブさん @bob3bob3

@yokkuns これも同じ内容ですが、引用云々の注意書きはないですよ。 http://merc.e.u-tokyo.ac.jp/mmrc/dp/pdf/MMRC16_2004.pdf

里　洋平 @yokkuns

@bob3bob3 おぉ！ありがとうございます！

里　洋平 @yokkuns

@iiijb そうですね。他にも、プロモーションの種類によって、生存曲線に違いが出るかとか、地域で差が出るかとか、そういうのも考えられそうですね！

石川木場郎 @dichika

生存時間分析、マーケティングに適用する時打ち切り条件によって解釈わかれそう

テラモナギ @teramonagi

投薬のタイミングに関する時系列解析とかやってませんかね？RT @dichika: 生存時間分析、マーケティングに適用する時打ち切り条件によって解釈わかれそう

里　洋平 @yokkuns

@dichika 死亡の条件も中々難しいみたいですね〜

里　洋平 @yokkuns

条件というか定義か

石川木場郎 @dichika

@teramonagi タイミングによって群を分けてどれが最適か決めるってことですか？あるかもしれないけど最適投与回数は薬剤の血中濃度をいかに保つかという観点で決められているのではないかと思うのでまた違う手法が用いられてるような。

テラモナギ @teramonagi

この土居さんはやはり前回のTokyo.RやSASの研修でお世話になったあの土居さんなのだろう…　RT　「Cox の比例ハザードモデルについて」 http://bit.ly/lkv2lK

テラモナギ @teramonagi

@dichika YES！１薬品投入量辺りの体調改善度合いみたいなものを指標に、薬品投入タイミングをはかったりするのかなと思ったり。＞タイミングによって群を分けてどれが最適か決めるってことですか？

石川木場郎 @dichika

@yokkuns 死んだ人がよく生き返るような分野には適用しづらいだろうなと思ってますがそんな分野でこそがんばっていただきたいですね！