Analiza przeżycia modeluje dane czasu do zdarzenia, zwykle czas do śmierci lub czas awarii. Dane ocenzurowane są częstym problemem w analizach przeżycia.
Czy ktoś może mi wyjaśnić mój model Coxa zwykłym angielskim? Dopasowałem następujący model regresji Coxa do wszystkich moich danych za pomocą tej cphfunkcji. Moje dane są zapisywane w obiekcie o nazwie Data. Zmienne w, xi ysą ciągłe; zjest czynnikiem dwóch poziomów. Czas mierzony jest w miesiącach. Niektórym moim pacjentom brakuje …
Próbowałem rozeznać, co dokładnie oznaczają „coef” i „(exp) coef” coxph. Wygląda na to, że „(exp) coef” to porównania pierwszej zmiennej w modelu zgodnie z grupą przypisaną w poleceniu. W jaki sposób funkcja Coxph osiąga wartości dla „coef” i „(exp) coef”? Dodatkowo, w jaki sposób coxph określa te wartości, gdy występuje …
Wiem, że tradycyjne modele statystyczne, takie jak regresja Cox Proportional Hazards i niektóre modele Kaplana-Meiera, można wykorzystać do przewidywania dni do następnego wystąpienia zdarzenia, np. Niepowodzenia itp., Czyli analizy przeżycia pytania W jaki sposób można zastosować wersję regresji modeli uczenia maszynowego, takich jak GBM, sieci neuronowe itp., Aby przewidzieć dni …
Czytałem o tym, czym jest cenzura i jak należy ją uwzględnić w analizie przeżycia, ale chciałbym usłyszeć jej mniej matematyczną definicję i bardziej intuicyjną definicję (zdjęcia byłyby świetne!). Czy ktoś może mi wyjaśnić 1) cenzurę i 2) w jaki sposób wpływa to na krzywe Kaplana-Meiera i regresję Coxa?
W Strategii modelowania regresji autorstwa Harrella (druga edycja) znajduje się sekcja (S. 20.1.7) omawiająca modele Coxa, w tym interakcję między zmienną towarzyszącą, której główny wpływ na przeżycie chcemy również oszacować (wiek w przykładzie poniżej) i zmienna towarzysząca, której głównego efektu nie chcemy oszacować (płeć w poniższym przykładzie). Konkretnie: załóżmy, że …
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 …
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 …
W tym konkretnym przypadku mam na myśli dzień, w którym jezioro zamarza. Ta data „zalania” występuje tylko raz w roku, ale czasami wcale nie występuje (jeśli zima jest ciepła). Tak więc w ciągu jednego roku jezioro może zamarznąć w dniu 20 (20 stycznia), a w innym roku może wcale nie …
Pracuję nad klasycznym problemem przewidywania rezygnacji, wykorzystując liczbę odwiedzin danego użytkownika na stronie i pomyślałem, że regresja Poissona jest właściwym narzędziem do modelowania przyszłego zaangażowania tego użytkownika. Kiedy wtedy natknąłem się na książkę o analizie przeżycia i modelowaniu zagrożeń i nie wiem, która technika jest najlepsza. Nie chcę jednocześnie badać …
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 …
Chcę porównać dwie różne metody wykrywania zmiany statusu w analizie przeżycia. Grupa badanych jest obserwowana przez dłuższy okres (wiele lat) i zastosowano dwie metody badania w celu sprawdzenia, czy nastąpiła zmiana statusu; jedną metodę zastosowano do zbadania każdego przedmiotu dwa razy w roku, a drugą metodę zastosowano do zbadania każdego …
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( …
Z góry przepraszamy, jeśli jakakolwiek terminologia, której używam, jest niepoprawna. Z zadowoleniem przyjąłbym każdą korektę. Jeśli to, co opisuję jako „punkt odcięcia”, ma inną nazwę, daj mi znać, a mogę zaktualizować pytanie. Interesuje mnie sytuacja: masz zmienne niezależne i jedną zmienną zależną y . Pozostawię to niejasne, ale zakładam, że …
Uwaga: to pytanie jest repost, ponieważ moje poprzednie pytanie musiało zostać usunięte ze względów prawnych. Porównując PROC MIXED z SAS z funkcją lmez nlmepakietu w R, natknąłem się na pewne dość mylące różnice. Mówiąc dokładniej, stopnie swobody w różnych testach różnią się między PROC MIXEDi lmezastanawiałem się, dlaczego. Zacznij od …
Patrzę na medianę przeżycia za pomocą Kaplana-Meiera w różnych stanach dla danego rodzaju raka. Istnieją dość duże różnice między stanami. Jak mogę porównać medianę przeżycia we wszystkich stanach i ustalić, które z nich znacznie różnią się od średniej mediany przeżycia w całym kraju?
Używamy plików cookie i innych technologii śledzenia w celu poprawy komfortu przeglądania naszej witryny, aby wyświetlać spersonalizowane treści i ukierunkowane reklamy, analizować ruch w naszej witrynie, i zrozumieć, skąd pochodzą nasi goście.
Kontynuując, wyrażasz zgodę na korzystanie z plików cookie i innych technologii śledzenia oraz potwierdzasz, że masz co najmniej 16 lat lub zgodę rodzica lub opiekuna.