Вопросы с тегом «survival»

Для исследования моделирования я должен генерировать случайные переменные , которые показывают prefined (населения) корреляцию с существующей переменной .YYY Я посмотрел на Rпакеты copulaи CDVineкоторые могут производить случайные многомерные распределения с заданной структурой зависимостей. Однако невозможно зафиксировать одну из результирующих переменных в существующей переменной. Любые идеи и ссылки на существующие функции …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

Мне было интересно, есть ли способ определить вероятность того, что что-то не получится (продукт), если у нас есть 100 000 продуктов в течение 1 года и без сбоев? Какова вероятность того, что один из следующих 10 000 проданных товаров потерпит неудачу?

50 probability  survival  binomial 

Мне интересно, есть ли какие-нибудь пакеты для Python, которые способны выполнять анализ выживания. Я использовал пакет для выживания в R, но хотел бы перенести свою работу на python.

46 survival  python 

Я делаю многомерную регрессию Кокса, у меня есть значимые независимые переменные и бета-значения. Модель очень хорошо вписывается в мои данные. Теперь я хотел бы использовать мою модель и прогнозировать выживание нового наблюдения. Мне неясно, как это сделать с моделью Кокса. В линейной или логистической регрессии было бы легко, просто поместите …

38 regression  survival  prediction  cox-model 

Из этого поста я изучаю анализ выживания в UCLA IDRE, и меня обвинили в разделе 1.2.1. Учебник говорит: ... если было известно, что времена выживания экспоненциально распределены , то вероятность наблюдения времени выживания ... Почему время выживания считается экспоненциально распределенным? Это кажется очень неестественным для меня. Почему не распространяется нормально? …

36 distributions  survival  assumptions  exponential 

Я ищу хорошую книгу / учебник, чтобы узнать об анализе выживания. Я также заинтересован в ссылках на проведение анализа выживания в R.

33 r  survival  references 

Допустим, у меня есть 1000 компонентов, и я собираю данные о том, сколько раз они регистрируют сбой, и каждый раз, когда они регистрируют сбой, я также отслеживаю, сколько времени понадобилось моей команде, чтобы устранить проблему. Короче говоря, я записывал время ремонта (в секундах) для каждого из этих 1000 компонентов. Данные …

31 distributions  data-visualization  survival  reliability  distribution-identification 

Я объясню мою проблему на примере. Предположим, вы хотите предсказать доход человека с учетом некоторых атрибутов: {Возраст, Пол, Страна, Регион, Город}. У вас есть тренировочный набор данных, как так 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 …

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 

Когда я использую GAM, он дает мне остаточный DF, (последняя строка в коде). Что это значит? Выходя за рамки примера GAM, в общем, может ли число степеней свободы быть нецелым числом?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 …

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 

Этот вопрос был перенесен из Математического стека обмена, потому что на него можно ответить по перекрестной проверке. Мигрировал 6 лет назад . Я изучал модель пропорциональных рисков Кокса, и этот вопрос скрыт в большинстве текстов. Кокс предложил подгонку коэффициентов функции Хазарда с использованием метода частичного правдоподобия, но почему бы просто …

24 survival  cox-model 

Рассмотрим наблюдения, прошедшие цензуру справа, с событиями в моменты времени t1,t2,…t1,t2,…t_1, t_2, \dots . Число восприимчивых людей в момент времени iii равно ninin_i , а количество событий в момент времени iii равно didid_i . Оценка Каплана-Мейера или продукта возникает естественным образом как MLE, когда функция выживания является ступенчатой ​​функцией S(t)=∏i:ti<tαiS(t)=∏i:ti<tαiS(t) …

20 bayesian  survival  kaplan-meier 

Точность определяется как: p = true positives / (true positives + false positives) Является ли это исправить , что, как true positivesи false positivesподход 0, точность приближается к 1? Тот же вопрос для отзыва: r = true positives / (true positives + false negatives) В настоящее время я выполняю статистический …

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 

Я не совсем понимаю, как решить, следует ли считать время непрерывным или дискретным в анализе выживания. В частности, я хочу использовать анализ выживаемости для определения переменных на уровне детей и домохозяйств, которые имеют наибольшее расхождение в их влиянии на выживаемость мальчиков и девочек (до 5 лет). У меня есть набор …

20 survival  ties 

Какое значение приведено в сводке модели Кокша в R? Например,R2R2R^2 Rsquare= 0.186 (max possible= 0.991 ) Я по глупости включил его в рукопись в качестве значения и рецензент вскочил на него, сказав, что он не знал об аналоге статистики из классической линейной регрессии, разрабатываемой для модели Кокса, и, если она …

18 r  survival  r-squared  cox-model 

У меня есть набор данных с N ~ 5000 и около 1/2 отсутствует по крайней мере по одной важной переменной. Основным аналитическим методом будет пропорциональный риск Кокса. Я планирую использовать множественное вменение. Я также буду разделяться на поезд и тестовый набор. Должен ли я разделять данные и затем вменять отдельно, …

18 cross-validation  survival  multiple-imputation  train