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新菊統計提供專業的R與Python分析服務。R擅長統計建模與視覺化，Python則強於機器學習與數據處理。無論您的研究需求為何，我們都能以合適的工具提供精準解決方案。
存活分析（Survival Analysis）是一種用來分析「某一事件發生需要多少時間」的統計方法。核心特點追蹤時間：不只看事件有沒有發生，更看事件在「什麼時候」發生。處理設限（Censoring）：能處理不完整的分組數據。 例如研究結束時病人還活著，或中途失聯，這些未看到事件發生的資料稱為「設限」。常見應用醫學：新藥能延長病人多少生存時間。工程：某機器零件平均使用多久會損壞。商業：客戶訂閱服務後，平均多久會退訂（流失率分析）。 三大核心概念存活函數 1.S(t)：研究對象活過某個時間點 t 的機率。 2.風險函數 h(t)：活到某時間點的人，在下一瞬間發生事件的風險。 3.常用方法： Kaplan-Meier 曲線：用圖表呈現隨時間變化的存活機率。 Log-rank 檢定：比較兩組或多組存活曲線是否有顯著差異。 Cox 回歸模型：分析多個因素（如年齡、藥物劑量）如何同時影響存活時間。
專業數據診斷・學術研究支持｜新菊統計顧問 自2013年成立以來，新菊統計深耕於定量研究諮詢與高階統計技術指導。憑藉超過十年的實務經驗，我們秉持「專業、誠信、嚴謹」的核心理念，協助研究者克服數據分析中的技術高牆。 無論您面臨的是模型不收斂、量表信效度檢定，或是高階結構方程模型（SEM）的指標優化，新菊統計都能提供專業的數據診斷建議與統計軟體操作指導，協助您確保研究品質，提升學術產出效率。 讓統計回歸工具價值，讓您專注於研究發現。新菊統計顧問——以專業技術優化您的數據模型，解決分析瓶頸。
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