Модели выживаемости в демографии и в бизнесе
Экономический факультет

Анализ выживаемости – это класс моделей, которые позволяют спрогнозировать наступление событий на основе неполных данных, когда исследователю доступны наблюдения за ограниченный промежуток времени, но не известно начало или конец части процессов. Например, пациенты наблюдаются в течение определенного периода, но не известно, через сколько именно наступило выздоровление, если это случилось после завершения исследования. Или можно отследить, когда пользователь в прошлый раз заходил в приложение, но не известно точно, закончил ли он им пользоваться, или вернется через какое-то время.

Работа с такими данными важна как в демографии при прогнозировании выживаемости или заболеваемости людей, так и в бизнесе. С помощью анализа выживаемости можно спрогнозировать продолжительность жизни продукта на рынке, продолжительность использования сервиса клиентом или численность сотрудников в организации. Этот метод позволяет преодолеть ограничения классического демографического анализа, который основывается на предположении об однородности населения. В рамках курса студенты рассмотрят теоретические модели и практические инструменты для работы с данными в среде R.

В использовании R для демографического анализа есть ряд плюсов по сравнению с другими языками программирования и Excel, так как он позволяет работать с большими массивами данных, содержит готовые пакеты для анализа выживаемости, хорошо подходит для визуализации результатов и находится в открытом доступе для студентов. Для прохождения курса нужны минимальные навыки работы в среде R, однако в каждом занятии будут подробно обсуждаться все используемые команды и функции.