Courbes de survie

Considérons un graphique de la probabilité cumulative de décès représentée par l’âge sur l’axe des X par rapport à la proportion de décès sur l’axe des Y pour une année donnée.

Cela peut être exprimé sous la forme d’une équation, où la fonction de distribution cumulative F(t) est le rapport entre le nombre de personnes décédées au temps t et le nombre total observé.

Comme tous les membres de la population ne sont pas observés jusqu’à la mort, cette courbe ne peut pas estimer la survie.

Ainsi, la fonction de survie ou courbe de survie – S(t) – est la proportion ou le pourcentage de personnes vivant jusqu’au temps t ou au-delà. Il est exprimé comme suit.

La courbe de survie est ensuite tracée à l’aide de l’âge et du pourcentage de personnes qui survivent.

Il existe différents types de modèles de survie. Le modèle de survie exponentielle caractérise un risque constant au fil du temps, ce qui signifie que le risque que l’événement se produise est indépendant du temps.

Le modèle de survie de Weibull peut être utilisé dans diverses situations où le taux d’aléa augmente ou diminue de manière monotone au fil du temps.

Les modèles log-normal et log-logistique peuvent être utilisés dans des scénarios où le taux d’aléa n’est pas monotone.