Вопросы с тегом «cox-model»

Насколько я понимаю, отношение рисков из модели пропорциональных рисков Кокса сравнивает влияние на степень опасности данного фактора с контрольной группой. Как бы вы сообщили об этом аудитории, которая не знает статистику? Попробуем привести пример. Скажем, мы включаем людей в исследование того, как долго они покупают диван. У нас право на …

13 survival  cox-model 

Я занимался настройкой модели caret, но затем перезапустил модель, используя gbmпакет. Насколько я понимаю, caretпакет использует gbmи вывод должен быть одинаковым. Тем не менее, только быстрый запуск теста data(iris)показывает несоответствие в модели около 5% с использованием RMSE и R ^ 2 в качестве метрики оценки. Я хочу найти оптимальную производительность …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

Я хочу вычислить предсказанную функцию выживания для модели пропорциональных рисков Кокса с ненадежными терминами [используя пакет выживания]. Похоже, что когда в модели присутствуют слабые члены, предсказанная функция выживания не может быть вычислена. ## 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 …

13 r  survival  cox-model  frailty 

Мне нужно оценить базовую функцию риска λ0( т )λ0(T)\lambda_0(t) в зависящей от времени модели Кокса λ ( t ) = λ0( т ) опыт( Z( т )'β)λ(T)знак равноλ0(T)ехр⁡(Z(T)'β)\lambda(t) = \lambda_0(t) \exp(Z(t)'\beta) Хотя я проходил курс «Выживание», я помню, что прямая производная функции кумулятивной опасности ( ) не была бы хорошей …

13 r  survival  cox-model 

Я хочу создать данные о выживаемости игрушек (время до события), которые подвергаются цензуре и следуют некоторому распределению с пропорциональными опасностями и постоянной базовой опасностью. Я создал данные следующим образом, но я не могу получить расчетные коэффициенты опасности, близкие к истинным значениям, после подбора модели пропорциональных рисков Кокса для смоделированных данных. …

12 survival  cox-model  monte-carlo 

Я хотел лучше понять точный критерий Фишера, поэтому я разработал следующий пример игрушки, где f и m соответствуют мужской и женской части, а n и y соответствуют «потреблению соды», например: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Очевидно, это резкое упрощение, но я не хотел, чтобы контекст …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

В модели пропорциональных рисков Кокса со многими переменными, если остатки Шенфельда не являются плоскими для одной из переменных, делает ли это недействительной всю модель или можно игнорировать только неэффективную переменную? То есть интерпретировать коэффициенты для других переменных, но не интерпретировать результирующие коэффициенты для неэффективной переменной. Есть несколько стандартных способов работы …

11 residuals  cox-model  schoenfeld-residuals 

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 …

11 r  survival  hazard  cox-model 

Мне интересно знать, существует ли консенсус относительно оптимального способа анализа данных о продолжительности пребывания в больнице (LOS) из РКИ. Это, как правило, распределение с очень правильным перекосом, при котором большинство пациентов выписывается в течение нескольких дней или недели, но у остальных пациентов остаются довольно непредсказуемые (а иногда и довольно продолжительные) …

11 t-test  power  skewness  cox-model  logrank 

Относительно взвешивания по шкале склонности (IPTW) при моделировании пропорциональных рисков Кокса для данных о выживаемости от времени к событию: У меня есть проспективные данные реестра, где мы заинтересованы в том, чтобы посмотреть на эффект лечения от лекарств, которые в большинстве случаев пациенты уже принимали в начале исследования. Поэтому я не …

11 r  survival  cox-model  propensity-scores 

Я новичок в анализе выживания, и недавно я узнал, что есть разные способы сделать это с определенной целью. Я заинтересован в фактической реализации и целесообразности этих методов. Мне представили традиционные модели пропорционального риска Кокса , модели времени ускоренного отказа и нейронные сети (многослойный персептрон) в качестве методов для выживания пациента, …

10 r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model 

контекст Я пытаюсь понять, как R coxph () принимает и обрабатывает повторяющиеся записи для субъектов (или пациента / клиента, если вы предпочитаете). Некоторые называют это длинным форматом, другие называют это «повторными измерениями». Посмотрите, например, набор данных, который включает столбец идентификатора в разделе Ответы по адресу: Лучшие пакеты для моделей Кокса …

10 r  repeated-measures  survival  cox-model  frailty 

В логистической регрессии отношение шансов 2 означает, что событие в 2 раза более вероятно, учитывая увеличение на одну единицу предиктора. В регрессии Кокса коэффициент опасности 2 означает, что событие будет происходить в два раза чаще в каждый момент времени с учетом увеличения предиктора на одну единицу. Разве это не одно …

10 logistic  cox-model  odds-ratio  hazard 

Это всего лишь пример, с которым я сталкивался несколько раз, поэтому у меня нет примеров данных. Запуск модели линейной регрессии в R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1является непрерывной переменной x2является категориальным и имеет три значения, например, «Низкий», «Средний» и «Высокий». Однако вывод, заданный R, будет выглядеть примерно …

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 

В R я делаю анализ данных выживаемости больных раком. Я читал очень полезные материалы об анализе выживания в CrossValidated и других местах и ​​думаю, что понял, как интерпретировать результаты регрессии Кокса. Тем не менее, один результат по-прежнему меня беспокоит ... Я сравниваю выживание против пола. Кривые Каплана-Мейера явно соответствуют пациенткам …

9 r  survival  cox-model  kaplan-meier