Pytania otagowane jako cox-model

Regresja proporcjonalnych hazardów Coxa jest półparametryczną metodą analizy przeżycia. Nie trzeba zakładać żadnej formy dystrybucji, tylko że efekt wzrostu o jedną jednostkę w zmiennej towarzyszącej jest stałą wielokrotnością.

3
Jak zgłaszać współczynniki ryzyka z proporcjonalnego modelu zagrożeń Coxa w języku angielskim?
Rozumiem, że współczynnik ryzyka z modelu proporcjonalnego hazardu Coxa porównuje wpływ na współczynnik ryzyka danego czynnika z grupą odniesienia. Jak zgłosiłbyś to publiczności, która nie zna statystyk? Spróbujmy sformułować przykład. Powiedzmy, że zapisujemy ludzi do badania, ile czasu minie, zanim kupią kanapę. Mamy cenzurę po 3 latach. W tym przykładzie …
1
Pakiet GBM vs. Caret korzystający z GBM
Stroiłem model przy użyciu caret, ale potem ponownie uruchomiłem model przy użyciu gbmpakietu. Rozumiem, że caretpakiet używa gbmi wynik powinien być taki sam. Jednak tylko szybki test przy użyciu data(iris)wykazuje rozbieżność w modelu około 5% przy użyciu RMSE i R ^ 2 jako metryki oceny. Chcę znaleźć optymalną wydajność modelu …
1
Jak wygenerować przewidywane krzywe przeżycia na podstawie słabych modeli (przy użyciu R coxph)?
Chcę obliczyć przewidywaną funkcję przeżycia dla proporcjonalnego modelu zagrożeń Coxa z terminami kruchymi [przy użyciu pakietu przeżycia]. Wydaje się, że gdy w modelu występują słabe terminy, nie można obliczyć przewidywanej funkcji przeżycia. ## 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 …
2
Jak oszacować wyjściową funkcję hazardu w modelu Coxa z R.
Muszę oszacować wyjściową funkcję hazardu w zależnym od czasu modelu Coxaλ0( t )λ0(t)\lambda_0(t) λ ( t ) = λ0( t ) exp( Z( t )′β)λ(t)=λ0(t)exp⁡(Z(t)′β)\lambda(t) = \lambda_0(t) \exp(Z(t)'\beta) Podczas kursu Survival pamiętam, że bezpośrednia pochodna skumulowanej funkcji hazardu ( ) nie byłaby dobrym estymatorem, ponieważ estymator Breslowa daje funkcję krokową.λ0( …
13 r  survival  cox-model 
2
Jak utworzyć dane dotyczące przeżycia zabawki (czas do zdarzenia) z odpowiednią cenzurą
Chciałbym stworzyć dane dotyczące przeżycia zabawki (czas do zdarzenia), które są odpowiednio cenzurowane i podążają za pewnym rozkładem z proporcjonalnymi zagrożeniami i stałym ryzykiem podstawowym. Utworzyłem dane w następujący sposób, ale nie jestem w stanie uzyskać szacunkowych współczynników ryzyka, które są zbliżone do prawdziwych wartości po dopasowaniu proporcjonalnego modelu zagrożeń …
1
Dokładny test Fishera i rozkład hipergeometryczny
Chciałem lepiej zrozumieć dokładny test Fishera, więc wymyśliłem następujący przykład zabawki, w którym f i m odpowiada płci męskiej i żeńskiej, a n i y odpowiada takiemu „zużyciu sody”: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Oczywiście jest to drastyczne uproszczenie, ale nie chciałem, aby kontekst przeszkadzał. …
1
Resztki Schoenfelda
Czy w modelu proporcjonalnego hazardu Coxa z wieloma zmiennymi, jeśli reszty Schoenfelda nie są płaskie dla jednej ze zmiennych, czy to unieważnia cały model, czy można po prostu zignorować zmienną o niskiej wydajności? Oznacza to, że interpretuj współczynniki dla innych zmiennych, ale nie interpretuj wynikowych współczynników dla zmiennej o niskiej …
2
Ważenie wyniku skłonności w analizie PH Coxa i selekcji współzmiennej
W odniesieniu do ważenia wyniku skłonności (IPTW) podczas modelowania proporcjonalnego hazardu Coxa danych dotyczących przeżycia czasu do zdarzenia: Mam potencjalne dane rejestru, w których jesteśmy zainteresowani spojrzeniem na efekt leczenia lekiem, który w większości przypadków pacjenci przyjmowali już na początku. Dlatego nie jestem pewien, jak najlepiej analizować dane. Potencjalnie pewne …
1
Porównanie CPH, modelu przyspieszonego czasu awarii lub sieci neuronowych do analizy przeżycia
Jestem nowy w analizie przeżycia, a ostatnio dowiedziałem się, że istnieją różne sposoby, aby osiągnąć określony cel. Interesuje mnie faktyczne wdrożenie i odpowiedniość tych metod. Przedstawiono mi tradycyjne Cox Proporcjonalne zagrożenia , modele przyspieszonego czasu awarii i sieci neuronowe (perceptron wielowarstwowy) jako metody pozwalające na przeżycie pacjenta, biorąc pod uwagę …
2
Dokładnie w jaki sposób coxph () R radzi sobie z powtarzanymi taktami?
Kontekst Próbuję zrozumieć, w jaki sposób Rxx () przyjmuje i obsługuje powtarzające się wpisy dla podmiotów (lub pacjenta / klienta, jeśli wolisz). Niektórzy nazywają to długim formatem, inni nazywają to „powtarzanymi pomiarami”. Zobacz na przykład zestaw danych zawierający kolumnę identyfikatora w sekcji Odpowiedzi na: Najlepsze pakiety dla modeli Coxa z …
2
Czy istnieje jakaś funkcjonalna różnica między ilorazem szans a ilorazem ryzyka?
W regresji logistycznej iloraz szans równy 2 oznacza, że ​​zdarzenie jest 2 razy bardziej prawdopodobne, biorąc pod uwagę wzrost o jedną jednostkę predyktora. W regresji Coxa współczynnik ryzyka wynoszący 2 oznacza, że ​​zdarzenie wystąpi dwa razy częściej w każdym punkcie czasowym, biorąc pod uwagę wzrost o jedną jednostkę predyktora. Czy …
1
R regresja liniowa zmienna kategorialna „ukryta” wartość
To tylko przykład, na który natknąłem się kilka razy, więc nie mam żadnych przykładowych danych. Uruchamianie modelu regresji liniowej w R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1jest zmienną ciągłą. x2jest kategoryczny i ma trzy wartości, np. „Niska”, „Średnia” i „Wysoka”. Jednak dane wyjściowe podane przez R byłyby mniej …
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 
2
Krzywe Kaplana-Meiera wydają się mówić inaczej niż regresja Coxa
W R przeprowadzam analizę danych dotyczących przeżycia chorych na raka. Czytałem bardzo pomocne rzeczy na temat analizy przeżycia w CrossValidated i innych miejscach i myślę, że zrozumiałem, jak interpretować wyniki regresji Coxa. Jednak jeden wynik wciąż mnie wkurza ... Porównuję przeżycie vs. płeć. Krzywe Kaplana-Meiera są wyraźne na korzyść pacjentek …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.