«cox-model» etiketlenmiş sorular

Benim anlayış olmasıdır tehlike oranı , bir Cox orantılı tehlike modeline bir referans grubu ile belirli bir faktör tehlike oranı üzerindeki etkisini karşılaştırır. Bunu istatistik bilmeyen bir kitleye nasıl rapor edersiniz? Bir örnek vermeye çalışalım. Diyelim ki insanları bir kanepe satın almadan ne kadar süre önce bir çalışmaya dahil ettik. …

13 survival  cox-model 

Model kullanarak ayar yapıyordum caret, ancak gbmpaketi kullanarak modeli yeniden çalıştırıyorum . Anladığım kadarıyla caretpaketin kullandığı gbmve çıktı aynı olmalı. Bununla birlikte, sadece hızlı bir test çalıştırması data(iris), değerlendirme metriği olarak RMSE ve R ^ 2 kullanılarak modelde yaklaşık% 5 tutarsızlık gösterir. Kısmi bağımlılık grafiklerini kullanmak için en iyi model …

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 

Cox orantılı tehlike modeli için öngörülen hayatta kalma işlevini, kırılganlık terimleriyle [hayatta kalma paketini kullanarak] hesaplamak istiyorum. Modelde kırılganlık terimleri olduğunda tahmin edilen kurtulan işlevinin hesaplanamadığı anlaşılmaktadır. ## 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 fit <- coxph(Surv(time, status) ~ …

13 r  survival  cox-model  frailty 

Zamana bağlı Cox modelinde temel tehlike işlevini tahmin etmem gerekiyorλ0( 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) Hayatta Kalma kursu alırken, Breslow tahmincisi bir adım fonksiyonu verdiği için birikimli tehlike fonksiyonunun ( ) doğrudan türevinin iyi bir tahminci olmayacağını hatırlıyorum …

13 r  survival  cox-model 

Doğru sansürlenmiş ve orantılı tehlikeler ve sürekli temel tehlike ile bazı dağılımları takip eden bir oyuncak hayatta kalma (olay zamanı) verileri oluşturmak istiyorum. Verileri aşağıdaki gibi oluşturdum, ancak simüle edilen verilere bir Cox orantılı tehlike modeli taktıktan sonra gerçek değerlere yakın tahmini tehlike oranları elde edemiyorum. Neyi yanlış yaptım? R …

12 survival  cox-model  monte-carlo 

Balıkçı testini daha iyi anlamak istedim, bu yüzden f ve m erkek ve kadına karşılık gelen ve n ve y "soda tüketimine" karşılık gelen aşağıdaki oyuncak örneğini tasarladım: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Açıkçası, bu büyük bir basitleştirme, ama bağlamın önüne geçmesini istemedim. Burada sadece …

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 

Çok değişkenli bir Cox orantılı tehlike modelinde, Schoenfeld kalıntıları değişkenlerden biri için düz değilse, bu tüm modeli geçersiz kılar mı yoksa sadece düşük performans gösteren değişken göz ardı edilebilir mi? Yani, diğer değişkenler için katsayıları yorumlamakla birlikte, düşük performans gösteren değişken için elde edilen katsayıları yorumlamamaktadır. Schoenfeld artıklarının düz olmadığı …

11 residuals  cox-model  schoenfeld-residuals 

Aşağıdaki Cox PH modelim var: (Zaman, Etkinlik) ~ X + Y + Z Ben tahmin tehlike almak istiyorum oranları (i tehlike oranları bahsediyorum DEĞİL spesifik değerler verilmiş tehlike oranları) X, Y, Z. Muhaz R paketinin gözlemlenen tehlike oranlarını hesaplayabileceğini biliyorum , ancak tahmin edilen modelle ilgileniyorum. Bunu R'de yapmanın bir …

11 r  survival  hazard  cox-model 

Bir RCT'den hastanede kalış süresi (LOS) verilerini analiz etmenin en iyi yolu hakkında bir fikir birliği olup olmadığını bilmekle ilgileniyorum. Bu tipik olarak çok sağa eğik bir dağılımdır, böylece çoğu hasta birkaç gün ila bir hafta içinde taburcu edilir, ancak hastaların geri kalanı dağılımın sağ kuyruğunu oluşturan oldukça tahmin edilemez …

11 t-test  power  skewness  cox-model  logrank 

Olay zamanı hayatta kalma verilerinin Cox orantılı tehlike modellemesini yaparken eğilim skoru ağırlığı (IPTW) ile ilgili olarak: Çoğu durumda hastaların zaten başlangıçta aldıkları bir ilacın tedavi etkisine bakmak istediğimiz prospektif kayıt verilerim var. Bu nedenle verilerin en iyi nasıl analiz edileceğinden emin değilim. Potansiyel olarak, bazal değişkenlerin bazıları tedaviden önemli …

11 r  survival  cox-model  propensity-scores 

Hayatta kalma analizinde yeniyim ve yakın zamanda bunu belirli bir amaç doğrultusunda yapmanın farklı yolları olduğunu öğrendim. Bu yöntemlerin gerçek uygulaması ve uygunluğu ile ilgileniyorum. Zaman, statü ve diğer tıbbi veriler göz önüne alındığında bir hastanın hayatta kalması için yöntemler olarak geleneksel Cox Orantılı Tehlikeler , Hızlandırılmış başarısızlık süresi modelleri …

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

bağlam R'nin coxph () yönteminin nesneler için tekrarlanan girdileri (veya isterseniz hasta / müşteri) nasıl kabul ettiğini ve işlediğini anlamaya çalışıyorum. Bazıları bu Uzun formatı, bazıları ise 'tekrarlanan önlemler' olarak adlandırır. Örneğin, Yanıtlar bölümünde Kimlik sütununu içeren veri kümesine bakın: Değişen değişkenlere sahip Cox modelleri için en iyi paketler Ayrıca, …

10 r  repeated-measures  survival  cox-model  frailty 

Lojistik regresyonda, 2 oran oranı, öngörücüde bir birimlik artış göz önüne alındığında olayın 2 kat daha muhtemel olduğu anlamına gelir. Cox regresyonunda, 2'lik bir tehlike oranı, öngörücüde bir birim artış göz önüne alındığında olayın her zaman noktasında iki kat daha sık olacağı anlamına gelir. Bunlar pratik olarak aynı şey değil …

10 logistic  cox-model  odds-ratio  hazard 

Bu sadece birkaç kez karşılaştığım bir örnektir, bu yüzden örnek verilerim yok. R'de doğrusal regresyon modeli çalıştırmak: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1sürekli bir değişkendir. x2kategoriktir ve üç değeri vardır, örneğin "Düşük", "Orta" ve "Yüksek". Bununla birlikte, R tarafından verilen çıktı aşağıdaki gibi olacaktır: summary(a.lm) Estimate Std. Error …

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 

R'de kanser hastalarının sağkalım veri analizini yapıyorum. CrossValidated ve diğer yerlerde hayatta kalma analizi hakkında çok yararlı şeyler okudum ve Cox regresyon sonuçlarını nasıl yorumlayacağımı anladığımı düşünüyorum. Ancak, bir sonuç hala beni rahatsız ediyor ... Hayatta kalma ile cinsiyet karşılaştırıyorum. Kaplan-Meier eğrileri kadın hastalar için açıktır (Eklediğim efsanenin doğru olduğunu, …

9 r  survival  cox-model  kaplan-meier