Запитання з тегом «cox-model»

Я розумію, що коефіцієнт небезпеки з моделі пропорційної небезпеки Кокса порівнює вплив на ступінь небезпеки для даного фактору з еталонною групою. Як би ви повідомили про це аудиторії, яка не знає статистики? Спробуємо сформулювати приклад. Скажіть, ми зараховуємо людей до дослідження, скільки часу перед тим, як придбати диван. Ми правоцензуруємо …

13 survival  cox-model 

Я налаштовував модель за допомогою caret, але потім повторно запустив модель за допомогою gbmпакета. Наскільки я розумію, що caretпакет використовує gbmі вихід повинен бути однаковим. Однак, лише швидкий тестовий пробіг із застосуванням data(iris)показує невідповідність моделі приблизно 5%, використовуючи RMSE і R ^ 2 в якості метрики оцінювання. Я хочу знайти …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

Я хочу обчислити передбачувану функцію виживання для моделі пропорційної небезпеки Кокса з термінами крихкості [використовуючи пакет виживання]. Виявляється, що, коли в моделі є терміни слабкості, прогнозовану функцію виживця неможливо обчислити. ## Example require(survival) data(rats) ## Create fake weight set.seed(90989) rats$weight<-runif(nrow(rats),0.2,0.9) ## Cox model with gamma frailty on litter fit <- …

13 r  survival  cox-model  frailty 

Мені потрібно оцінити базову функцію небезпеки у залежності від часу моделі Коксаλ0( t )λ0(т)\lambda_0(t) λ ( t ) = λ0( t ) експ( Z( t )'β)λ(т)=λ0(т)досвід⁡(Z(т)'β)\lambda(t) = \lambda_0(t) \exp(Z(t)'\beta) Поки я проходив курс виживання, я пам’ятаю, що пряма похідна від функції накопичувальної небезпеки ( ) не була б хорошим оцінником, …

13 r  survival  cox-model 

Я хочу створити дані про виживання іграшки (час до події), які піддаються правильній цензурі та мають певний розподіл з пропорційними небезпеками та постійною базовою небезпекою. Я створив дані наступним чином, але не можу отримати оцінені коефіцієнти небезпеки, близькі до справжніх значень, після встановлення моделі моделювання пропорційної небезпеки Кокса до імітованих …

12 survival  cox-model  monte-carlo 

Я хотів краще зрозуміти точний тест Фішера, тому я розробив наступний іграшковий приклад, де f і m відповідає чоловічому та жіночому, а n і y відповідає такому "споживання соди", як це: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Очевидно, це різке спрощення, але я не хотів, щоб …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

У моделі пропорційної небезпеки Кокса з багатьма змінними, якщо залишки Шенфельда не є однозначною для однієї зі змінних, чи це може визнати недійсною всю модель або просто може бути проігнорована лише неякісна змінна? Тобто інтерпретуйте коефіцієнти для інших змінних, але не інтерпретуйте отримані коефіцієнти для малоефективної змінної. Існує кілька стандартних …

11 residuals  cox-model  schoenfeld-residuals 

У мене є така модель Cox PH: (Час, подія) ~ X + Y + Z Я хотів би отримати оцінки небезпеки швидкості (я говорю про швидкостях небезпеки НЕ небезпеки коефіцієнтів) дано конкретні значення X, Y, Z. Я знаю, що пакунок muhaz R може розрахувати спостережувані показники небезпеки, але мене цікавить …

11 r  survival  hazard  cox-model 

Мені цікаво дізнатися, чи існує консенсус щодо оптимального способу аналізу даних про тривалість перебування в лікарні (ЛОС) від РКП. Зазвичай це дуже правильне перекошене розподіл, при якому більшість пацієнтів виписуються протягом кількох днів до тижня, але решта пацієнтів мають досить непередбачуване (а іноді і досить тривале) перебування, яке утворює правий …

11 t-test  power  skewness  cox-model  logrank 

Щодо зважування балів схильності (IPTW) під час моделювання пропорційного ризику Кокса даних про виживання часу до події: У мене є потенційні дані реєстру, де нам цікаво переглянути ефект від лікування ліками, які в більшості випадків пацієнти вже приймали на початковому рівні. Тому я не впевнений, як найкраще проаналізувати дані. Потенційно, …

11 r  survival  cox-model  propensity-scores 

Я новачок в аналізі виживання, і нещодавно я дізнався, що існують різні способи зробити це з огляду на певну мету. Мене цікавить реальна реалізація та доцільність цих методів. Мені було представлено традиційні моделі коксо-пропорційного ризику , моделі прискореного відмови та нейронні мережі (багатошаровий перцептрон) як методи для виживання пацієнта з …

10 r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model 

Контекст Я намагаюся зрозуміти, як coxph () приймає та обробляє повторні записи для предметів (або пацієнта / замовника, якщо вам зручніше). Одні називають цей формат Лонг, інші називають це «повторними заходами». Дивіться, наприклад, набір даних, що включає стовпчик ідентифікатора в розділі Відповіді за адресою: Найкращі пакети для моделей Cox з …

10 r  repeated-measures  survival  cox-model  frailty 

У логістичній регресії коефіцієнт шансів 2 означає, що подія в 2 рази більш вірогідна, якщо врахувати прогноз на один одиницю. У регресії Кокса коефіцієнт небезпеки 2 означає, що подія відбуватиметься вдвічі частіше в кожний момент часу, враховуючи прогнозування на один одиницю. Це практично не те саме? У чому ж тоді …

10 logistic  cox-model  odds-ratio  hazard 

Це лише приклад, на який я зустрічався кілька разів, тому у мене немає даних про вибірку. Запуск лінійної регресійної моделі в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1є суцільною змінною. x2категоричний і має три значення, наприклад "Низький", "Середній" та "Високий". Однак вихід, отриманий R, був би на кшталт: …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

У R я роблю аналіз даних про виживання хворих на рак. Я читав дуже корисні матеріали про аналіз виживання в CrossValided та інших місцях і думаю, що зрозумів, як інтерпретувати результати регресії Кокса. Однак один результат все одно мене помиляє ... Я порівнюю виживання проти статі. Криві Каплана-Мейєра явно корисні …

9 r  survival  cox-model  kaplan-meier