Запитання з тегом «survival»

Для дослідження моделювання я повинен генерувати випадкові змінні , які показують prefined (населення) кореляцію з існуючою YYY . Я подивився в Rпакети copulaі CDVineякі можуть виробляти випадкові багатовимірні розподілу із заданою структурою залежностей. Однак неможливо зафіксувати одну із отриманих змінних до існуючої змінної. Будь-які ідеї та посилання на існуючі функції …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

Мені було цікаво, чи є спосіб сказати ймовірність того, що щось вийде з ладу (продукт), якщо ми маємо 100 000 продуктів на місцях за 1 рік і без відмов? Яка ймовірність того, що один із наступних 10000 проданих продуктів провалиться?

50 probability  survival  binomial 

Мені цікаво, чи є пакети для python, який здатний виконувати аналіз виживання. Я використовував пакет виживання в R, але хотів би перенести свою роботу на python.

46 survival  python 

Я роблю багатоваріантну регресію Кокса, у мене є значні незалежні змінні та бета-значення. Модель дуже добре підходить до моїх даних. Тепер я хотів би використати свою модель і передбачити виживання нового спостереження. Мені незрозуміло, як це зробити з моделлю Кокса. У лінійній чи логістичній регресії було б просто, просто покладіть …

38 regression  survival  prediction  cox-model 

Я вивчаю аналіз виживання з цієї посади на UCLA IDRE, і я потрапив у розділ 1.2.1. Підручник говорить: ... якщо часи виживання, як відомо, були експоненціально розподілені , то ймовірність дотримання часу виживання ... Чому час виживання вважається експоненціально розподіленим? Мені це здається дуже неприродно. Чому зазвичай не поширюються? Скажімо, …

36 distributions  survival  assumptions  exponential 

Я шукаю гарну книгу / підручник, щоб дізнатися про аналіз виживання. Мені також цікаві посилання на аналіз виживання в Р.

33 r  survival  references 

Скажімо, що у мене є 1000 компонентів, і я збирав дані про те, скільки разів цей помилок записується, і кожен раз, коли вони реєстрували помилку, я також відслідковую, скільки часу моїй команді потрібно було вирішити проблему. Коротше кажучи, я записував час на ремонт (у секундах) для кожного з цих 1000 …

31 distributions  data-visualization  survival  reliability  distribution-identification 

Я поясню свою проблему на прикладі. Припустимо, ви хочете передбачити дохід фізичної особи за деякими ознаками: {Вік, стать, країна, регіон, місто}. У вас такий навчальний набір даних train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Коли я використовую GAM, це дає мені залишковий коефіцієнт DF (останній рядок у коді). Що це означає? Виходячи за приклад GAM, загалом, чи може число ступенів свободи бути нецілим числом?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

Це питання було перенесено з обміну стека математики, оскільки на нього можна відповісти на перехресній валідації. Мігрували 6 років тому . Я вивчав модель пропорційних небезпек Кокса, і це питання висвітлено в більшості текстів. Кокс запропонував пристосувати коефіцієнти функції небезпеки, використовуючи метод часткової ймовірності, але чому б просто не підходити …

24 survival  cox-model 

Розгляньте правоцензуровані спостереження з подіями в часи . Кількість сприйнятливих особин за разт1, т2, …т1,т2,…t_1, t_2, \dots це п я , а число подій в момент часу я є d I .iiiнiнin_iiiiгiгid_i Каплан-Мейєр або оцінювач продукту виникає природно як MLE, коли функцією виживання є ступінчаста функція . Правдоподібності , то …

20 bayesian  survival  kaplan-meier 

Точність визначається як: p = true positives / (true positives + false positives) Чи правильно, що як true positivesі false positivesпідхід 0, точність наближається до 1? Те саме запитання для відкликання: r = true positives / (true positives + false negatives) Зараз я впроваджую статистичний тест, де мені потрібно обчислити …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

Мене розгублено щодо того, як вирішити, чи слід розглядати час як неперервний чи дискретний аналіз аналізу виживання. Зокрема, я хочу використовувати аналіз виживання для виявлення змінних на рівні дітей та домогосподарств, які мають найбільшу невідповідність у своєму впливі на виживання хлопчиків та дівчат (до 5 років). У мене є набір …

20 survival  ties 

Яке значення наведене в резюме кокс-моделі в R? Наприклад,R2R2R^2 Rsquare= 0.186 (max possible= 0.991 ) Я нерозумно включив у нього рукопис як значення і рецензент стрибнув на нього, сказавши, що він не знає аналог статистики з класичної лінійної регресії, що розробляється для моделі Кокса, і якщо була одна, будь ласка …

18 r  survival  r-squared  cox-model 

У мене є набір даних з N ~ 5000 і близько 1/2 відсутня принаймні одна важлива змінна. Основним аналітичним методом будуть пропорційні небезпеки Кокса. Я планую використовувати багаторазову імпутацію. Я також буду розбиватися на поїзд і тестовий набір. Чи слід розділяти дані, а потім імпультувати окремо, або імпутувати, а потім …

18 cross-validation  survival  multiple-imputation  train