Вопросы с тегом «survival»

Я смотрю на время, необходимое судьям для принятия решений. Каждый судья оценивает количество заявителей и может одобрить или не одобрить заявку. Дело завершается, когда судья представляет свой отчет, который может быть через некоторое время после слушания. В конце периода исследования ряд дел все еще оставался открытым. Я хочу оценить среднее …

9 survival 

Я пытаюсь оценить влияние 2 препаратов ( drug1, drug2) на вероятность падения пациента ( event). Пациенты могут падать более одного раза и могут быть введены или сняты с лекарств в любой момент. Мой вопрос заключается в том, как данные должны быть структурированы с учетом периода времени (дней), в частности, должно …

9 r  survival  cox-model 

Для каждой записи в моих наборах данных у меня есть следующая информация (X1 ,… ,Xm ,δ ,T )(X1 ,… ,Xm ,δ ,T ) (X_1 \ , \dots \ , X_m \ , \delta \ , T \ ) где - объекты, - 1, если происходит целевое событие, и 0 в …

9 classification  survival 

С учетом цензурированного интервала времени выживания, как я могу выполнить интервальную цензуру модели Кокса PH в R? Поиск в rseek обнаруживает пакет intcox, которого больше нет в Rхранилище. Я почти уверен, что coxphфункция в survivalпакете не может обрабатывать данные выживания с интервалом цензуры. Кроме того, я не хочу вменять данные, …

9 r  survival  cox-model  interval-censoring 

Скажем, у вас есть данные о выживании, как это: obs <- data.frame( time = c(floor(runif(100) * 30), floor((runif(100)^2) * 30)), status = c(rbinom(100, 1, 0.2), rbinom(100, 1, 0.7)), group = gl(2,100) ) Чтобы выполнить стандартный тест ранга журнала, можно использовать survdiff(Surv(time, status) ~ group, data = obs, rho = 0) …

9 r  survival  wilcoxon-signed-rank 

Я создал свою немного улучшенную версию termplot, которую я использую в этом примере, вы можете найти ее здесь . Ранее я писал о SO, но чем больше я об этом думаю, тем больше думаю, что это скорее связано с интерпретацией модели пропорциональных рисков Кокса, чем с фактическим кодированием. Проблема Когда …

9 r  survival  cox-model 

Я столкнулся с попыткой продемонстрировать путем тестирования чрезвычайно низкого уровня ошибок для датчика (не более 1 ошибки в 1 000 000 попыток). У нас есть ограниченное время для проведения эксперимента, поэтому мы ожидаем, что не сможем получить более 4000 попыток. Я не вижу проблем, показывающих, что датчик не соответствует требованию, …

9 survival  sample-size  quality-control 

Итак, у меня есть 16 испытаний, в которых я пытаюсь идентифицировать человека по биометрической характеристике, используя расстояние Хэмминга. Мой порог установлен на 3,5. Мои данные ниже, и только пробная версия 1 является истинным положительным результатом: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

Всегда ли переменная Х (опасность) в регрессионном анализе пропорциональной опасности Кокса должна быть временем? Если нет, не могли бы вы привести пример? Может ли возраст больного раком быть переменной величиной? Если да, то можно ли это интерпретировать как риск заболеть раком в определенном возрасте? Будет ли регрессия Кокса законным анализом …

9 regression  survival  hazard 

Проще говоря, у меня есть около миллиона записей, которые записывают время входа и выхода людей в системе, охватывающей около десяти лет. У каждой записи есть время входа, но не у каждой записи есть время выхода. Среднее время в системе составляет ~ 1 год. Отсутствующие времена выхода происходят по двум причинам: …

9 survival  missing-data