Регрессивная пропорциональная регрессия Кокса является полупараметрическим методом анализа выживаемости. Не нужно предполагать никакой формы распределения, только то, что эффект увеличения на одну единицу в ковариате является постоянным кратным.
Я делаю многомерную регрессию Кокса, у меня есть значимые независимые переменные и бета-значения. Модель очень хорошо вписывается в мои данные. Теперь я хотел бы использовать мою модель и прогнозировать выживание нового наблюдения. Мне неясно, как это сделать с моделью Кокса. В линейной или...
Наша небольшая команда провела дискуссию и застряла. Кто-нибудь знает, имеет ли регрессия Кокса основное распределение Пуассона. У нас была дискуссия о том, что, возможно, регрессия Кокса с постоянным временем риска будет иметь сходство с регрессией Пуассона с устойчивой дисперсией. Любые...
Этот вопрос был перенесен из Математического стека обмена, потому что на него можно ответить по перекрестной проверке. Мигрировал 6 лет назад . Я изучал модель пропорциональных рисков Кокса, и этот вопрос скрыт в большинстве текстов. Кокс предложил подгонку коэффициентов функции Хазарда с...
Допустим, у меня есть набор данных «почечный катетер». Я пытаюсь смоделировать кривую выживания, используя модель Кокса. Если я рассматриваю модель Кокса: мне нужна оценка базовой опасности. Используя встроенную функцию пакета R , я легко могу сделать это так:ч (t,Z) =h0exp(b'Z) ,h(T,Z)знак...
Какое значение приведено в сводке модели Кокша в R? Например,R2R2R^2 Rsquare= 0.186 (max possible= 0.991 ) Я по глупости включил его в рукопись в качестве значения и рецензент вскочил на него, сказав, что он не знал об аналоге статистики из классической линейной регрессии, разрабатываемой для...
Обновление : Извините за другое обновление, но я нашел несколько возможных решений с дробными полиномами и конкурирующим пакетом риска, с которым мне нужна помощь. Проблема Я не могу найти простой способ сделать зависящий от времени анализ коэффициентов в R. Я хочу иметь возможность взять мой...
После подбора кокс-модели можно делать прогнозы и получать относительный риск новых данных. Что я не понимаю, так это то, как относительный риск рассчитывается для человека и к чему он относится (то есть для среднего населения)? Любые рекомендации по ресурсам, которые помогут понять (я не очень...
Я узнал о модели пропорционального риска Кокса. У меня большой опыт подбора моделей логистической регрессии, и поэтому для построения интуиции я сравнивал модели, подходящие для использования coxphиз «выживания» R, с моделями логистической регрессии, подходящими для использования glmс...
Допустим, нам дали следующую проблему: Предскажите, какие клиенты, скорее всего, прекратят покупки в нашем магазине в ближайшие 3 месяца. Для каждого клиента мы знаем месяц, когда он начал покупать в нашем магазине, и, кроме того, у нас есть много поведенческих особенностей в ежемесячных агрегатах....
Я делаю пропорциональную регрессию рисков Кокса в R, используя coxphмножество переменных. Остатки Мартингейла выглядят великолепно, а остатки Шенфельда отлично подходят для ПОЧТИ всех переменных. Есть три переменные, чьи остатки Шенфельда не плоские, и природа переменных такова, что имеет смысл,...
Я хочу разработать модель прогнозирования (Кокс-РН) для смертности от всех причин в наборе данных участников, из которых (почти) все умерли в конце периода наблюдения (например, 1 год). Вместо того, чтобы прогнозировать абсолютный риск смерти в определенный момент времени, я хотел бы предсказать...
В « Стратегиях регрессионного моделирования » Харрелла (второе издание) есть раздел (S. 20.1.7), в котором обсуждаются модели Кокса, включая взаимодействие между ковариатой, основное влияние которой на выживаемость мы также хотим оценить (возраст в примере ниже) и ковариация, основной эффект...
Я занимался настройкой модели caret, но затем перезапустил модель, используя gbmпакет. Насколько я понимаю, caretпакет использует gbmи вывод должен быть одинаковым. Тем не менее, только быстрый запуск теста data(iris)показывает несоответствие в модели около 5% с использованием RMSE и R ^ 2 в...
Я хочу вычислить предсказанную функцию выживания для модели пропорциональных рисков Кокса с ненадежными терминами [используя пакет выживания]. Похоже, что когда в модели присутствуют слабые члены, предсказанная функция выживания не может быть вычислена. ## Example require(survival) data(rats) ##...
Мне нужно оценить базовую функцию риска λ0( т )λ0(T)\lambda_0(t) в зависящей от времени модели Кокса λ ( t ) = λ0( т ) опыт( Z( т )'β)λ(T)знак равноλ0(T)ехр(Z(T)'β)\lambda(t) = \lambda_0(t) \exp(Z(t)'\beta) Хотя я проходил курс «Выживание», я помню, что прямая производная функции кумулятивной...
Я читал о том, что такое цензура и как ее следует учитывать при анализе выживания, но мне хотелось бы услышать менее математическое определение и более интуитивное определение (картинки были бы хорошими!). Может ли кто-нибудь дать мне объяснение 1) цензуры и 2) как это влияет на такие вещи, как...
Может кто-нибудь объяснить мне мою модель Кокса на простом английском? Я использовал следующую модель регрессии Кокса для всех моих данных, используя cphфункцию. Мои данные сохраняются в объекте под названием Data. Переменные w, xи yнепрерывны; zэто фактор двух уровней. Время измеряется месяцами. У...
Я знаю, что традиционные статистические модели, такие как регрессия пропорциональных рисков Кокса и некоторые модели Каплана-Мейера, могут использоваться для прогнозирования дней до следующего возникновения события, скажем, провала и т. Д., Т. Е. Анализа выживания Вопросов Как можно использовать...
Насколько я понимаю, отношение рисков из модели пропорциональных рисков Кокса сравнивает влияние на степень опасности данного фактора с контрольной группой. Как бы вы сообщили об этом аудитории, которая не знает статистику? Попробуем привести пример. Скажем, мы включаем людей в исследование того,...
Я хочу создать данные о выживаемости игрушек (время до события), которые подвергаются цензуре и следуют некоторому распределению с пропорциональными опасностями и постоянной базовой опасностью. Я создал данные следующим образом, но я не могу получить расчетные коэффициенты опасности, близкие к...