¿Análisis de supervivencia permite predecir los terremotos?

Question

Dado el análisis de supervivencia se refiere a un análisis de predicción de el tiempo a un evento, me preguntaba si era posible ser utilizado para predecir eathquakes. Si es así, ¿cómo se podría ir sobre la realización de ese análisis en una región en particular, por ejemplo Japón o California?

Así que supongo que una pregunta relacionada con la que decir...por ejemplo, si tomamos un univariado de series de tiempo basado conjunto de datos buscando en los temblores a lo largo del tiempo en Japón, podría ser convertida en una forma que podría aplicables a ser utilizable para el análisis de supervivencia... esto es suponiendo que potencialmente antes de los temblores pequeños podría ser indicativo de un gran terremoto a venir.

Answer 1

No.

El análisis de supervivencia se utiliza para resumir los tiempos de supervivencia (o a veces a cualquier evento que sólo puede suceder una vez) de un montón de gente. Y, por supuesto, la curva de supervivencia de los dos grupos (o dos tratamientos) puede ser comparado. Así, una curva de supervivencia puede mostrar que cierto porcentaje de un determinado grupo de personas han muerto dentro de un cierto tiempo tras un determinado período de partida. Dicen que el 30% de los hombres entre 50 y 60 años de edad con un determinado tipo de tumor que está siendo tratada con un determinado protocolo, se han muerto en un plazo de cinco años.

El punto clave es que el evento de la muerte, en este caso, sólo puede suceder una vez a cada persona, y el seguimiento de un montón de gente. No veo cómo el terremoto ejemplo se adapta a esta forma de pensar.

Answer 2

Sí, el análisis de supervivencia se pueden utilizar para modelar datos de un terremoto, pero quizás no de la forma que lo previsto originalmente.

Específicamente, usted puede comerciar fuera de tiempo-para-la muerte (supervivencia) durante otro intervalo de la variable, y no tiene que ser basado en el tiempo. Podría ser un conjunto de umbrales financieros, las pérdidas en una póliza de seguro, o tal vez el máximo de la magnitud de un terremoto experimentado de una región en particular (el estudio de la unidad en este ejemplo) entre 2000-2010.

Para n = 100 medición de las regiones, agrupados por escala de richter banda:
9.0+: 1
8.0-8.9: 2
7.0-7.9: 6
6.0-6.9: 9
etc......
<2.0: 40

A partir de ahí todas las estadísticas estándar que se aplican: estimador de Kaplan-Meier, Nelson-Aelan riesgo de la tasa, su varianza aproximaciones, las tasas de supervivencia acumulada, con la condición de 'supervivencia' análisis, etc. Y suponiendo que se han apropiado de las covariables, luego de regresión de Cox así.

No seguro de que este es el mejor de los casos de uso o un gran ejemplo. Pero tales técnicas de análisis de supervivencia se emplea a veces en el seguro, especialmente para los casos donde hay notables de truncamiento, la censura, o la agrupación de los datos que tienen que trabajar (aunque dada la facilidad de captura de datos en estos días, esto es menos de un problema).