Я новичок в анализе выживания, хотя у меня есть некоторые знания в области классификации и регрессии.
Для регрессии мы имеем статистику MSE и R square. Но как мы можем сказать, что модель выживания A превосходит модель выживания B помимо каких-то графических графиков (кривая КМ)?
Если возможно, объясните разницу с примером (например, rpart package в R). Как вы можете показать, что одно дерево выживания CART лучше, чем другое дерево выживания CART? Какие метрики можно использовать?
regression
survival
goodness-of-fit
cart
rpart
floodking
источник
источник
Ответы:
(Наконец, конечно, если у вас есть конкретная цель для моделей - то есть, если вы знаете, какова ваша функция прогнозирования потерь - вы всегда можете оценить их в соответствии с функцией потерь! Но я угадываю вас » не так повезло ...)
Для более глубокого обсуждения статистики отношения правдоподобия и Harrell c , вы должны взглянуть на превосходный учебник Harrell по стратегиям регрессионного моделирования . Раздел по оценке моделей выживания - § 19.10, с. 492-493. Извините, я не могу дать вам однозначного ответа, но я не думаю, что это решенная проблема!
источник
Регрессии пропорциональных рисков Кокса для данных о выживании можно рассматривать как соответствующие стандартным регрессиям во многих отношениях. Например, регрессии Кокса также предоставляют остаточные стандартные ошибки и статистику R-квадрата. Смотрите
coxph
функцию вsurvival
пакете R. (Вы можете думать о кривых КМ как о непараметрических анализах в стандартной статистике. Как бы вы включили непараметрический тест в CART?) На практике с клиническими данными остаточные стандартные ошибки имеют тенденцию быть высокими, а значения R-квадрата - низкими. в регрессии Кокса.Таким образом, стандартные регрессии и регрессии Кокса имеют схожие требования и ограничения. Необходимо убедиться, что данные соответствуют базовым допущениям, которые в анализе Кокса дополнительно включают предположение о том, что сравниваемые опасности пропорциональны во времени. Вам все равно придется избегать чрезмерной подгонки, и вам придется проверять свою модель. И, как я понимаю, CART, хотя я и не использую его сам, вы все равно столкнетесь с трудностями, связанными со сравнением не вложенных моделей.
источник
rpart
и других пакетов и кода R.