Pytania otagowane jako survival

Analiza przeżycia modeluje dane czasu do zdarzenia, zwykle czas do śmierci lub czas awarii. Dane ocenzurowane są częstym problemem w analizach przeżycia.

8
Wygeneruj zmienną losową ze zdefiniowaną korelacją z istniejącą zmienną (zmiennymi)
Dla badań symulacyjnych mam do generowania zmiennych losowych, które wykazują prefined (populacji) korelację do istniejącej zmiennej .YYY I spojrzał w Ropakowaniach copula, a CDVinektóre mogą powodować przypadkowe wielowymiarowych rozkładów danej struktury zależności. Nie można jednak naprawić jednej z powstałych zmiennych do istniejącej zmiennej. Wszelkie pomysły i linki do istniejących funkcji …
5
Prognozy w regresji Coxa
Robię wielowymiarową regresję Coxa, mam swoje znaczące zmienne niezależne i wartości beta. Model bardzo dobrze pasuje do moich danych. Teraz chciałbym użyć mojego modelu i przewidzieć przetrwanie nowej obserwacji. Nie jestem pewien, jak to zrobić za pomocą modelu Coxa. W regresji liniowej lub logistycznej byłoby łatwo, po prostu wstawić wartości …
10
Dlaczego zakłada się, że czasy przeżycia rozkładają się wykładniczo?
Uczę się analizy przeżycia z tego postu na UCLA IDRE i potknąłem się w sekcji 1.2.1. Samouczek mówi: ... jeśli wiadomo, że czasy przeżycia są rozkładane wykładniczo , to prawdopodobieństwo zaobserwowania czasu przeżycia ... Dlaczego zakłada się, że czasy przeżycia rozkładają się wykładniczo? Wydaje mi się to bardzo nienaturalne. Dlaczego …
5
Jak radzić sobie z hierarchicznymi / zagnieżdżonymi danymi w uczeniu maszynowym
Wyjaśnię mój problem na przykładzie. Załóżmy, że chcesz przewidzieć dochód danej osoby na podstawie niektórych atrybutów: {Wiek, płeć, kraj, region, miasto}. Masz taki zestaw danych szkoleniowych 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 CityID …
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 
1
Czy stopnie swobody mogą być liczbą niecałkowitą?
Kiedy korzystam z GAM, daje mi resztkowy DF (ostatni wiersz kodu). Co to znaczy? Wychodząc poza przykład GAM, ogólnie, czy liczba stopni swobody może być liczbą niecałkowitą?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 -4.1470 -1.6217 -0.8971 …
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 
2
Dlaczego w analizie przeżycia używamy modeli półparametrycznych (proporcjonalne zagrożenia Coxa) zamiast modeli w pełni parametrycznych?
To pytanie zostało przeniesione z Mathematics Stack Exchange, ponieważ można na nie odpowiedzieć podczas weryfikacji krzyżowej. Migrował 6 lat temu . Studiowałem model Cox Proporcjonalnych Zagrożeń i to pytanie jest przerzucone w większości tekstów. Cox zaproponował dopasowanie współczynników funkcji Hazard przy użyciu metody częściowego prawdopodobieństwa, ale dlaczego nie po prostu …
4
Jakie są prawidłowe wartości precyzji i przywołania w przypadkach krawędzi?
Precyzja jest zdefiniowana jako: p = true positives / (true positives + false positives) Czy jest to prawidłowe, że, jak true positivesi false positivespodejście 0, precyzja zbliża 1? To samo pytanie do przypomnienia: r = true positives / (true positives + false negatives) Obecnie wdrażam test statystyczny, w którym muszę …
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 
4
Analiza przeżycia: czas ciągły vs dyskretny
Nie jestem pewien, jak zdecydować, czy traktować czas jako ciągły czy dyskretny w analizie przeżycia. W szczególności chcę użyć analizy przeżycia, aby zidentyfikować zmienne na poziomie dziecka i gospodarstwa domowego, które mają największą rozbieżność w ich wpływie na przeżycie chłopców i dziewcząt (do 5 roku życia). Mam zestaw danych dotyczących …
20 survival  ties 
2
Jaka jest wartość „
Jaka jest wartość podana w podsumowaniu modelu Coxpha w R? Na przykład,R2)R2R^2 Rsquare= 0.186 (max possible= 0.991 ) Głupio włączyłem go jako wartość a recenzent wskoczył na niego, mówiąc, że nie jest świadomy analogii statystyki z klasycznej regresji liniowej opracowanej dla modelu Coxa, a jeśli był, to proszę podać odniesienie. …
3
Imputacja przed lub po podziale na pociąg i test?
Mam zestaw danych z N ~ 5000 i brakuje mi około 1/2 co najmniej jednej ważnej zmiennej. Główną metodą analityczną będą proporcjonalne zagrożenia Coxa. Planuję zastosować wielokrotne przypisanie. Podzielę się również na pociąg i zestaw testowy. Czy należy podzielić dane, a następnie przypisać osobno, czy przypisać, a następnie podzielić? Jeżeli …
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.