«survival» etiketlenmiş sorular

Lojistik regresyon modelini kullanarak ayrık bir zaman hayatta kalma analizi yapmaya çalışıyorum ve süreci tamamen anladığımdan emin değilim. Birkaç temel soruyla ilgili yardımı çok takdir ediyorum. İşte kurulum: Beş yıllık bir zaman diliminde bir gruba üyeliğe bakıyorum. Her üyenin üye olduğu her ay için aylık üyelik kaydı vardır. Üyeliği beş …

18 survival  discrete-data  hazard  kaplan-meier 

Cox orantılı tehlike modelini öğreniyorum. Lojistik regresyon modellerine uyan çok fazla deneyimim var ve bu yüzden sezgiyi oluşturmak coxphiçin R "sağkalımından" uygun modelleri kullanarak uygun lojistik regresyon modelleri glmile karşılaştırıyorum family="binomial". Kodu çalıştırırsam: library(survival) s = Surv(time=lung$time, event=lung$status - 1) summary(coxph(s ~ age, data=lung)) summary(glm(status-1 ~ age, data=lung, family="binomial")) 0.0419 …

17 r  logistic  survival  cox-model  power 

Güncelleme : Başka bir güncelleme için özür dilerim ama fraksiyonel polinomlar ve yardıma ihtiyacım olan rakip risk paketi ile bazı olası çözümler buldum. Sorun Zamana bağlı katsayı analizi R'de yapmanın kolay bir yolunu bulamıyorum. Değişkenlerimi katsayı almak ve zamana bağlı bir katsayıya (değişken değil) dönüştürmek ve zamana karşı varyasyon çizmek …

17 r  regression  survival  cox-model 

Ben karmaşayı tahmin etmek için bir tahmin modeli oluşturmak ve bir kişi dönemi eğitim veri kümesine (olay için bir gösterge ile risk altında her müşteri ve ayrık dönem için bir satır) monte edilmiş ayrı bir zaman hayatta kalma modeli kullanmak için arıyorum - eşitleme 1 eğer o dönemde oluk meydana …

17 survival  predictive-models  churn 

İstatistikleri anlamaya çalışan bir tıp öğrencisiyim (!) - lütfen nazik olun! ;) Hayatta kalma analizi (Kaplan-Meier, Log-Rank ve Cox regresyonu) dahil olmak üzere makul miktarda istatistiksel analiz içeren bir makale yazıyorum. İki gruptaki (yüksek riskli veya düşük riskli hastalar) hastaların ölümleri arasında anlamlı bir fark bulabileceğimi bulmaya çalışırken verilerim üzerinde …

17 regression  survival  hazard 

İki sağkalım eğrisinin karşılaştırmasını özetlemenin bir yolu, tehlike oranını (HR) hesaplamaktır. Bu değeri hesaplamak için en az iki yöntem vardır. Logrank yöntemi. Kaplan-Meier hesaplamalarının bir parçası olarak, her bir gruptaki ( ve ) gözlemlenen olayların (genellikle ölümler) sayısını ve hayatta kalma farkı olmayan bir sıfır hipotezi ( ve ) varsayarak …

17 survival  hazard 

Aktüeryal bilimdeki (özellikle Cox Orantılı Tehlikeler Modeli için) ana işlevlerin her biri için sezgi almaya çalışıyorum. Şimdiye kadar sahip olduğum şey: f(x)f(x)f(x) : başlangıç ​​saatinden başlayarak, ne zaman öleceğinizin olasılık dağılımı. F(x)F(x)F(x) : sadece kümülatif dağılım. zamanındaTTT, nüfusun yüzde kaçı ölecek? S(x)S(x)S(x) :1−F(x)1−F(x)1-F(x) . zamanındaTTT, nüfusun yüzde kaçı hayatta kalacak? …

17 probability  survival  hazard 

Rasgele bir popülasyon örneği incelendi. Vejetaryen diyet yapıp yemedikleri soruldu. Evet yanıtı verdiyse, ne kadar süredir kesintisiz vejetaryen diyet yediğini belirtmeleri istendi. Bu verileri vejetaryenliğe ortalama yapışma süresini hesaplamak için kullanmak istiyorum. Başka bir deyişle, vejetaryen olunca ortalama olarak vejetaryen kaldıklarını bilmek istiyorum. Diyelim ki: Tüm katılımcılar doğru ve doğru …

16 survival  mean  missing-data  survey  weighted-mean 

Tehlike oranının tanımı olarak görev yapan denklem hakkında kafam karıştı. Tehlike oranının ne olduğu hakkında bir fikrim var, ama denklemin bu sezgiyi nasıl ifade ettiğini görmüyorum. Eğer bir zaman aralığına birinin ölüm zamanı noktasını temsil eden bir rastgele değişken . O zaman tehlike oranı:[ 0 , T ]xxx[0,T][0,T][0,T] h(x)=f(x)1−F(x)h(x)=f(x)1−F(x)h(x)=\frac{f(x)}{1-F(x)} Burada …

16 survival  intuition  hazard 

Permütasyon testleri (randomizasyon testi, yeniden randomizasyon testi veya kesin test olarak da adlandırılır) çok faydalıdır ve örneğin normal dağıtım varsayımı t-testkarşılanmadığında ve değerlerin parametrik olmayan test Mann-Whitney-U-test, daha fazla bilginin kaybolmasına neden olur. Bununla birlikte, bu tür bir test kullanılırken bir ve sadece bir varsayım göz ardı edilmemelidir, örneklerin sıfır …

16 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Sağkalım analizi sonuçlarını açıklayan bir makalede Bir ortalama hayatta kalma sürelerinde (oranı olarak tehlike oranı (HR) çevirebilir ima eden bir açıklama okuma ve M 2 ) aşağıdaki formül kullanılarak:M1M1M_1M2M2M_2 'HR = M1M2'HR,=M1M2HR = \frac{M_1}{M_2} Biri orantılı tehlike modeli kabul edemediğinde emin değilim (İK iyi tanımlanmamışsa hiçbir şey işe yaramaz). Ama …

15 survival  hazard 

Diyelim ki bize aşağıdaki problem verildi: Önümüzdeki 3 ay içinde hangi müşterilerin mağazamızda alışveriş yapmayı bırakma olasılığının yüksek olduğunu tahmin edin. Her müşteri için mağazamızda satın almaya başladığı ayı biliyoruz ve ayrıca aylık toplamlarda birçok davranışsal özelliğe sahibiz. 'En büyük' ​​müşteri elli aydır satın alıyor; edelim bir istemci tarafından satın …

15 logistic  survival  cox-model 

Bir veri kümesinde (model oluşturma veri kümesi) belirli bir hastalığın ortaya çıkması için bir tahmin modeli oluşturduğumu ve şimdi modelin yeni bir veri kümesinde (doğrulama veri seti) ne kadar iyi çalıştığını kontrol etmek istediğimizi varsayalım. Lojistik regresyon ile oluşturulan bir model için, model oluşturma veri kümesinden elde edilen model katsayılarına …

15 predictive-models  cross-validation  survival  roc 

Takip sonunda (örneğin 1 yıl) hepsi ölmüş olan katılımcıların bir veri setinde tüm nedenlere bağlı mortalite için bir tahmin modeli (Cox PH) geliştirmek istiyorum. Belli bir zaman noktasında ölme mutlak riskini tahmin etmek yerine, her bireyin hayatta kalma süresini (ay olarak) tahmin etmek istiyorum. R'de (örneğin bir coxph-nesnesinden) bu tür …

15 survival  prediction  cox-model 

Burada çeşitli konulara göz atıyorum, ancak tam sorumun cevaplandığını sanmıyorum. Yaklaşık 50.000 öğrenciden oluşan bir veri setim ve ayrılma zamanlarım var. Çok sayıda potansiyel ortak değişkenle orantılı tehlike regresyonu yapacağım. Ayrıca okuldan ayrılmak / kalmak için lojistik regresyon yapacağım. Ana hedef, yeni öğrenci grupları için tahmin olacaktır, ancak geçen yılki …

14 cross-validation  survival  train