Как рассчитать прогнозируемые уровни опасности по модели Кокса PH?

11

У меня есть следующая модель Кокса PH:

(Время, Событие) ~ X + Y + Z

Я хотел бы получить оценки опасности скорости (я говорю о скоростях опасности НЕ опасности коэффициентов) даны конкретные значения X, Y, Z. Я знаю, что пакет muhaz R может рассчитывать наблюдаемые уровни опасности, но мне интересна предсказанная модель.

Есть ли способ сделать это в R?

r survival hazard cox-model

— nostock
источник

2

Кажется, что ваше «уравнение» моделирует бинарный результат. Теперь, модель PH Кокса имеет дело с данными выживания, и что лежит на левой стороне, должна быть степень опасности ... Я думаю, вы должны уточнить ...

— ocram

2

Модель Кокса не оценивает базовую функцию опасности (обычно обозначается как ). Чтобы оценить уровень заболеваемости по модели, вместо этого следует использовать параметрическую модель выживания.

λ_{0} (t)

$\lambda_0(t)$

— Boscovich

1

В вашем вопросе есть некоторая неопределенность. Функция опасности - это вероятность, а не скорость. Это функция опасности, которую вы хотите, или что-то еще?

— Fomite

16

Функция в пакете выживания R, чтобы получить базовый уровень опасности basehaz.

Затем вам нужно умножить его на различные значения чтобы получить конкретную степень опасности с учетом найденных вами коэффициентов. $e^{\beta}$

Простой пример может помочь:

library(survival) #survival analysis
library(eha) #used for data 
data(oldmort) #create the data

# Create surv data set
mort <- Surv(time=oldmort$enter,time2=oldmort$exit,event=oldmort$event)

reg_fit <- coxph(formula=mort~oldmort$sex)
summary(reg_fit)

# Now get baseline curve
baseline <- basehaz(reg_fit)

# Draw baseline hazard (that's male)
plot(baseline$time, baseline$hazard, type='l',main="Hazard rates") 

# Draw female hazard
lines(baseline$time, exp(-0.1929)*baseline$hazard, col="blue")

копировании и вставке из итоговых результатов регрессии Кокса, , подразумевая , что женщины в данных имеют показатели опасности ниже , чем у мужчин. $\exp(-0.1929)=0.8245$ summary(reg_fit) $18\%$

— CarrKnight
источник

13

Функция basehaz(из предыдущего ответа) обеспечивает совокупную опасность , а не функцию опасности (коэффициент). Я считаю, что этот вопрос был о функции опасности. Оценка функции опасности потребует указания типа сглаживания (например, при оценке плотности). Пакет MuhazR может сделать это для одного образца данных. Я не знаю функцию, которая может сделать это для базовой опасности в модели Кокса. Мне тоже это нужно. Я думаю, что мне нужно будет самостоятельно сгладить накопленную опасность.

— user21413
источник