2
แบบจำลองการอยู่รอดเพื่อทำนายการเปลี่ยนแปลง - ตัวทำนายเวลาที่ต่างกัน?
ฉันกำลังมองหาที่จะสร้างแบบจำลองการทำนายสำหรับทำนายปั่นป่วนและกำลังมองหาที่จะใช้แบบจำลองการอยู่รอดแบบไม่ต่อเนื่องเวลาพอดีกับชุดข้อมูลการฝึกอบรมระยะเวลาบุคคล (แถวหนึ่งสำหรับลูกค้าแต่ละรายและระยะเวลาไม่ต่อเนื่องพวกเขาตกอยู่ในความเสี่ยง ถ้าปั่นเกิดขึ้นในช่วงเวลานั้นอีก 0) ฉันเหมาะสมกับโมเดลโดยใช้การถดถอยโลจิสติกส์ธรรมดาโดยใช้เทคนิคจากนักร้องและวิลเล็ต จำนวนลูกค้าที่เกิดขึ้นสามารถเกิดขึ้นได้ทุกที่ในช่วงเดือน แต่มันก็แค่สิ้นเดือนที่เรารู้เกี่ยวกับมัน (บางครั้งในช่วงเดือนที่พวกเขาออกไป) ใช้เวลา 24 เดือนในการฝึกอบรม ตัวแปรเวลาที่ใช้คือเวลาเริ่มต้นของตัวอย่าง - ลูกค้าทั้งหมดที่ใช้งานจนถึงวันที่ 12/31/2008 - พวกเขาทั้งหมดได้รับ t = 0 ตั้งแต่เดือนมกราคม 2552 (ไม่ใช่วิธีแบบดั้งเดิมที่จะทำ แต่ฉันเชื่อว่าวิธีการสร้าง แบบจำลองการทำนายกับแบบสถิติดั้งเดิม) covariate ที่ใช้คืออายุของลูกค้า ณ เวลานั้น มีชุดของโควาเรียต์ที่สร้างขึ้น - บางชุดที่ไม่เปลี่ยนแปลงในแถวของชุดข้อมูล (สำหรับลูกค้าที่ระบุ) และบางชุดที่ทำ ตัวแปรแปรปรวนเวลาเหล่านี้เป็นปัญหาและสิ่งที่ทำให้ฉันถามรูปแบบการอยู่รอดสำหรับการทำนายแบบปั่นป่วน (เปรียบเทียบกับตัวจําแนกปกติที่ทำนายการปั่นในอีก x เดือนถัดไปตามข้อมูลสแนปชอตปัจจุบัน) คนที่ไม่แปรเปลี่ยนเวลาอธิบายกิจกรรมในเดือนก่อนและคาดว่าจะเป็นตัวกระตุ้นที่สำคัญ การดำเนินการตามรูปแบบการทำนายนี้อย่างน้อยตามความคิดปัจจุบันของฉันคือการให้คะแนนฐานลูกค้า ณ สิ้นเดือนแต่ละเดือนเพื่อคำนวณความน่าจะเป็น / ความเสี่ยงจากการปั่นป่วนในช่วงเดือนถัดไป จากนั้นอีกครั้งสำหรับ 1,2 หรือ 3 เดือนถัดไป จากนั้นสำหรับอีก …