«cox-model» etiketlenmiş sorular

Cox orantılı tehlike modelinden sağkalım eğrisini nasıl yorumluyorsunuz? Bu oyuncak örneğinde, verilerdeki agedeğişken üzerinde bir cox orantılı tehlike modelimiz olduğunu kidneyve hayatta kalma eğrisini oluşturduğumuzu varsayalım . library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() Örneğin, zamanında hangi ifade doğrudur? ya da her ikisi de yanlış mı?200200200 Bildirim 1:% …

9 r  survival  cox-model  likelihood  machine-learning  deep-learning  generative-models  machine-learning  reinforcement-learning  q-learning  regression  multicollinearity  convergence  beta-distribution  bernoulli-distribution  machine-learning  self-study  pattern-recognition  neural-networks  stochastic-processes  linear 

Zamana bağlı ortak değişken içeren Cox orantılı tehlike modelinden sağkalım süresi oluşturmak istiyorum. Model h(t|Xi)=h0(t)exp(γXi+αmi(t))h(t|Xi)=h0(t)exp⁡(γXi+αmi(t))h(t|X_i) =h_0(t) \exp(\gamma X_i + \alpha m_{i}(t)) nerede XiXiX_i Binom'dan (1,0.5) üretilir ve mi(t)=β0+β1Xi+β2Xitmi(t)=β0+β1Xi+β2Xitm_{i}(t)=\beta_0 + \beta_1 X_{i} + \beta_2 X_{i} t. Gerçek parametre değerleri şu şekilde kullanılır: γ=1.5,β0=0,β1=−1,β2=−1.5,h0(t)=1γ=1.5,β0=0,β1=−1,β2=−1.5,h0(t)=1\gamma = 1.5, \beta_0 = 0, \beta_1 = -1, …

9 r  survival  cox-model  time-varying-covariate 

2 ilacın ( drug1, drug2) hastanın düşme olasılığı üzerindeki etkisini tahmin etmeye çalışıyorum ( event). Hastalar bir kereden fazla düşebilir ve herhangi bir noktada ilaçlara konabilir veya çıkarılabilir. Benim sorum, verinin zaman dilimi (günler), özellikle de günler arasında çakışma olması gerekip gerekmediğine göre nasıl yapılandırılması gerektiğidir. Yapımın yanlış olduğunu düşündüğüm …

9 r  survival  cox-model 

Aralık sansürlenmiş hayatta kalma süreleri göz önüne alındığında, aralık sansürlü Cox PH modelini nasıl yapabilirim R? Bir rseek araması intcoxartık Rdepoda bulunmayan paketi açar . Neredeyse paketteki coxphfonksiyonun survivalsansürlenmiş sağkalım verilerini aralıksız işleyemediğine inanıyorum. Ayrıca, verileri çarpıtmak ve sonra coxphişlevi kullanmak istemiyorum . Bu yöntem, aralık sansürünün belirsizliğini göz ardı …

9 r  survival  cox-model  interval-censoring 

Diyelim ki 4 olası olayın sıklık örneğine sahibim: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 ve olaylarımın gerçekleşmesi için beklenen olasılıklarım var: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dört olayın gözlemlenen frekanslarının toplamı ile (18) Olayların beklenen frekanslarını hesaplayabilir …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

İşte kullandığım Coxph-modelinin özet çıktısı (R kullandım ve çıktı en iyi son modele dayanıyor, yani tüm önemli açıklayıcı değişkenler ve etkileşimleri dahil): coxph(formula = Y ~ LT + Food + Temp2 + LT:Food + LT:Temp2 + Food:Temp2 + LT:Food:Temp2) # Y<-Surv(Time,Status==1) n = 555 coef exp(coef) se(coef) z Pr(>|z|) LT …

9 r  interaction  regression-coefficients  cox-model 

Rastgele seçilmemiş numunenin neden olduğu Cox orantılı tehlike modelindeki sapmayı düzeltmek için herhangi bir yöntem var mı (Heckman'ın düzeltmesi gibi bir şey)? Arka plan : Durumun şöyle göründüğünü söyleyelim: - İlk iki yıl boyunca tüm müşteriler kabul edilir. - Bu iki yıldan sonra bir Cox PH modeli üretildi. Model, müşterilerin …

9 bias  cox-model 

Bu örnekte kullandığım termplotun kendi biraz geliştirilmiş versiyonunu oluşturdum, burada bulabilirsiniz . Daha önce SO üzerine yayınladım, ancak daha çok düşündüğümde, bunun muhtemelen gerçek kodlamadan daha çok Cox Orantılı tehlikeler modelinin yorumlanması ile ilgili olduğuna inanıyorum. Sorun Bir Tehlike Oranı grafiğine baktığımda, güven aralığının doğal olarak 0 olduğu bir referans …

9 r  survival  cox-model