La survie est l'un des aspects les plus cruciaux de la vie, que ce soit pour les humains ou pour les donnees statistiques. En statistiques, l'analyse de survie, egalement appelee analyse de temps jusqu'a un evenement, est une methode puissante pour etudier le temps ecoule avant que certains evenements se produisent.
La fonction de survie est un concept essentiel en analyse de survie, une branche de la statistique qui etudie le temps ecoule avant qu'un evenement particulier ne se produise. Dans cette discipline, la survie est generalement definie comme la probabilite de survie au-dela d'un certain temps t, et la fonction de survie permet de modeliser cette probabilite.
Dans le domaine de la statistique, l'analyse de survie est une methode utilisee pour analyser le temps qu'il faut pour qu'un evenement specifique se produise. Cela peut inclure des evenements tels que la mortalite, la recidive d'une maladie ou toute autre situation oa¹ le temps est un facteur important.
La modelisation de survie est une approche statistique puissante pour analyser le temps jusqu'a un evenement d'interet, comme la mortalite ou la defaillance d'un dispositif. Le modele de risques proportionnels de Cox est l'un des outils les plus largement utilises en analyse de survie.
Le Estimateur de Kaplan-Meier est une methode couramment utilisee en analyse de survie pour estimer la fonction de survie empirique a partir de donnees de survie censurees. C'est un outil precieux pour etudier le temps jusqu'a un evenement d'interet, comme la mort ou l'apparition d'une maladie, dans des etudes longitudinales.
