r - R：每月根据生存概率创建概率/预测

问题描述

我有一个按月按 ID 排列的数据，每个月我都有一个客户流失概率，如下所示。

如何根据上个月的生存概率获得每个月的流失概率？例如对于 ID 6800，在月底4/30我有0.54概率，所以生存将是(1-0.54)=0.46。因此，对于一个月5/31，我希望概率为0.46*0.125。对于 6/30 月，我应该有(1-0.46*0.125)*0.081440443. 我想为每个 ID 执行此操作数月。

有没有一种自动化的方法可以在包或其他东西中进行设置？

    ID        Date     ChurProb     cash
1 6800  04/30/2017  0.541440443 35019.86
2 6800  05/31/2017  0.125103719 35047.55
3 6800  06/30/2017  0.081440443 15124.00
4 6801  04/30/2017  0.541440443 35019.86
5 6801  05/31/2017  0.125103719 35047.55
6 6801  06/30/2017  0.081440443 15124.00

标签： rstatisticsprobabilityprojectionsurvival-analysis

我寻找了一个更优雅的解决方案，但一无所获。这是一个完成工作的循环：

calc_cond_churn <- function (dta) {
  last_id <- -1
  last_survival <- 1
  CondChurn <- rep(0, nrow(dta))
  for (i in 1:nrow(dta)) {
    if (dta$ID[i] != last_id) {
      last_survival <- 1
      last_id <- dta$ID[i]
    }
    CondChurn[i] <- dta$ChurProb[i] * last_survival
    last_survival <- 1 - CondChurn[i]
  }

  CondChurn
}

您可以将其用作：

df$ConditionalChurn <- calc_cond_churn(df)

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