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.

1
Podstawowe pytania dotyczące dyskretnej analizy przeżycia czasowego
Próbuję przeprowadzić dyskretną analizę przeżycia czasowego przy użyciu modelu regresji logistycznej i nie jestem pewien, czy całkowicie rozumiem ten proces. Byłbym bardzo wdzięczny za pomoc w kilku podstawowych pytaniach. Oto konfiguracja: Patrzę na członkostwo w grupie w ciągu pięciu lat. Każdy członek ma miesięczny zapis członkostwa za każdy miesiąc, gdy …
1
Dlaczego wartości p są często wyższe w modelu proporcjonalnego hazardu Coxa niż w regresji logistycznej?
Dowiedziałem się o modelu proporcjonalnego hazardu Coxa. Mam dużo doświadczenia okucia modele regresji logistycznej, a więc budować modele intuicji Byłem porównujące dopasowuje się stosując coxphod R „przetrwania” ze modele regresji logistycznej dopasowuje się stosując glmprzy family="binomial". Jeśli uruchomię kod: library(survival) s = Surv(time=lung$time, event=lung$status - 1) summary(coxph(s ~ age, data=lung)) …
3
Współczynniki zależne od czasu w R - jak to zrobić?
Aktualizacja : Przepraszam za kolejną aktualizację, ale znalazłem kilka możliwych rozwiązań z ułamkami wielomianów i konkurencyjnym pakietem ryzyka, z którym potrzebuję pomocy. Problem Nie mogę znaleźć łatwego sposobu na wykonanie analizy współczynnika zależnego od czasu w R. Chcę mieć mój współczynnik zmiennych i zrobić to w zależności od czasu (nie …
2
Model przeżycia dla prognozowania rezygnacji - predyktory zmieniające się w czasie?
Chcę zbudować model predykcyjny do przewidywania odejścia i chcę zastosować dyskretny model przetrwania dopasowany do zestawu danych szkoleniowych na okres personalny (jeden wiersz dla każdego klienta i dyskretny okres, w którym byli narażeni, ze wskaźnikiem zdarzenia - równym 1 jeśli rezygnacja nastąpiła w tym okresie, w przeciwnym razie 0). Dopasowuję …
2
Jak interpretować Exp (B) w regresji Coxa?
Jestem studentem medycyny próbującym zrozumieć statystyki (!) - więc proszę, bądź delikatny! ;) Piszę esej zawierający sporo analizy statystycznej, w tym analizy przeżycia (regresja Kaplana-Meiera, Log-Ranka i regresji Coxa). Przeprowadziłem regresję Coxa na moich danych, próbując dowiedzieć się, czy mogę znaleźć znaczącą różnicę między zgonami pacjentów w dwóch grupach (pacjenci …
4
Jakie są zalety i wady korzystania z metody logrank vs. Mantel-Haenszel do obliczania współczynnika ryzyka w analizie przeżycia?
Jednym ze sposobów podsumowania porównania dwóch krzywych przeżycia jest obliczenie współczynnika ryzyka (HR). Istnieją (co najmniej) dwie metody obliczenia tej wartości. Metoda logrank. W ramach obliczeń Kaplana-Meiera oblicz liczbę zaobserwowanych zdarzeń (zwykle zgonów) w każdej grupie ( i O b ) oraz liczbę oczekiwanych zdarzeń przy założeniu zerowej hipotezy o …
17 survival  hazard 
4
Intuicja dla skumulowanej funkcji hazardu (analiza przeżycia)
Próbuję uzyskać intuicję dla każdej z głównych funkcji w nauce aktuarialnej (szczególnie dla modelu proporcjonalnych zagrożeń Coxa). Oto co mam do tej pory: f(x)f(x)f(x) : począwszy od godziny rozpoczęcia, rozkład prawdopodobieństwa, kiedy umrzesz. F(x)F(x)F(x) : tylko rozkład skumulowany. W chwili jaki procent populacji będzie martwy?TTT S(x)S(x)S(x) : . W chwili …
2
Jak obliczyć średnią długość przylegania do wegetarianizmu, gdy mamy tylko dane ankietowe na temat aktualnych wegetarian?
Badano losową próbę populacji. Zapytano ich, czy jedzą dietę wegetariańską. Jeśli odpowiedzieli „tak”, poproszono ich również o określenie, jak długo bez przerwy je dietę wegetariańską. Chcę wykorzystać te dane do obliczenia średniej długości przestrzegania zasady wegetarianizmu. Innymi słowy, kiedy ktoś zostaje wegetarianinem, chcę wiedzieć, że średnio długo pozostaje wegetarianinem. Załóżmy, …
3
Intuicja za stopą hazardu
Jestem zdezorientowany co do równania, które służy jako definicja współczynnika ryzyka. Rozumiem, jaki jest współczynnik ryzyka, ale po prostu nie widzę, jak równanie wyraża tę intuicję. Jeśli jest zmienną losową, która reprezentuje moment śmierci kogoś w przedziale czasu . Zatem współczynnik ryzyka wynosi:[ 0 , T ]xxx[0,T][0,T][0,T] h(x)=f(x)1−F(x)h(x)=f(x)1−F(x)h(x)=\frac{f(x)}{1-F(x)} Gdzie oznacza …
1
Jaka intuicja kryje się za wymiennymi próbkami pod hipotezą zerową?
Testy permutacyjne (zwane również testem randomizacji, testem ponownej randomizacji lub testem dokładnym) są bardzo przydatne i przydają się, gdy t-testnie jest spełnione założenie o rozkładzie normalnym wymagane na przykład i gdy transformacja wartości przez ranking test nieparametryczny, Mann-Whitney-U-testktóry prowadziłby do utraty większej ilości informacji. Jednak nie należy zapominać o jednym …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
1
Czy współczynnik ryzyka można przełożyć na stosunek median czasu przeżycia?
W jednym artykule opisującym wyniki analizy przeżycia Czytałem oświadczenie, że zakłada, że można tłumaczyć współczynnik ryzyka (HR) w stosunku do mediany czasu przeżycia ( i ), stosując wzór:M.1M.1M_1M.2)M.2)M_2 H.R = M1M.2)H.R=M.1M.2)HR = \frac{M_1}{M_2} Jestem pewien, że to nie obowiązuje, gdy nie można założyć proporcjonalnego modelu ryzyka (ponieważ nic nie działa, …
15 survival  hazard 
3
Model Coxa a regresja logistyczna
Powiedzmy, że mamy następujący problem: Wytypuj, którzy klienci najprawdopodobniej przestaną kupować w naszym sklepie w ciągu najbliższych 3 miesięcy. Dla każdego klienta znamy miesiąc, w którym zaczęliśmy kupować w naszym sklepie, a ponadto mamy wiele funkcji behawioralnych w agregatach miesięcznych. „Najstarszy” klient kupuje od pięćdziesięciu miesięcy; oznaczmy czas, od którego …
2
Jak przeprowadzić walidację krzyżową za pomocą proporcjonalnego modelu zagrożeń Coxa?
Załóżmy, że zbudowałem model predykcyjny dla wystąpienia określonej choroby w jednym zestawie danych (zestaw danych budowania modelu) i teraz chcę sprawdzić, jak dobrze model działa w nowym zestawie danych (zestaw danych sprawdzania poprawności). Dla modelu zbudowanego z regresją logistyczną obliczałbym przewidywane prawdopodobieństwo dla każdej osoby w zbiorze danych sprawdzania poprawności …
3
Szkolenie, testowanie, sprawdzanie poprawności problemu analizy przeżycia
Przeglądałem tutaj różne wątki, ale nie sądzę, aby na moje dokładne pytanie zostało udzielone odpowiedzi. Mam zbiór danych obejmujący ~ 50 000 studentów i ich czas na rezygnację. Zamierzam przeprowadzić proporcjonalną regresję zagrożeń z dużą liczbą potencjalnych zmiennych towarzyszących. Zamierzam również przeprowadzić regresję logistyczną w przypadku porzucenia / pozostania w. …
3
Jak uzyskać prognozy dotyczące czasu przeżycia z modelu PH Coxa?
Chcę opracować model prognostyczny (Cox PH) dla śmiertelności z jakiejkolwiek przyczyny w zbiorze danych uczestników, z których (prawie) wszyscy zmarli pod koniec okresu obserwacji (np. 1 rok). Zamiast przewidywać bezwzględne ryzyko śmierci w określonym punkcie czasowym, chciałbym przewidzieć czas przeżycia (w miesiącach) dla każdej osoby. Czy możliwe jest uzyskanie takich …
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.