«cox-model» 태그된 질문

콕스 비례 위험 회귀 분석은 생존 분석을위한 반모 수적 방법입니다. 공변량의 1 단위 증가 효과가 일정한 배수라는 분포 분포 만 가정 할 필요는 없습니다.

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콕스 위험 모델 생존 곡선을 어떻게 해석합니까?
콕스 비례 위험 모델의 생존 곡선을 어떻게 해석합니까? 이 장난감 예 age에서 kidney데이터의 변수에 대한 cox 비례 위험 모델이 있고 생존 곡선을 생성 한다고 가정 합니다. library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() 예를 들어, 시간 에 어떤 진술이 참입니까? 또는 둘 다 잘못 되었습니까?200200200 진술 1 : …

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R을 사용하여 시간 의존적 공변량으로 생존 데이터를 생성하는 방법
시간 의존적 공변량을 포함하는 Cox 비례 위험 모델에서 생존 시간을 생성하고 싶습니다. 모델은 h ( t |엑스나는) =h0( t ) 특급( γ엑스나는+ α미디엄나는( t ) )h(티|엑스나는)=h0(티)특급⁡(γ엑스나는+α미디엄나는(티))h(t|X_i) =h_0(t) \exp(\gamma X_i + \alpha m_{i}(t)) 여기서 는 Binomial (1,0.5) 및 됩니다.엑스나는엑스나는X_i미디엄나는( t ) =β0+β1엑스나는+β2엑스나는티미디엄나는(티)=β0+β1엑스나는+β2엑스나는티m_{i}(t)=\beta_0 + \beta_1 X_{i} + \beta_2 X_{i} t 실제 매개 …

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시간 종속 변수가있는 반복 이벤트 데이터에 대한 데이터 구조 및 함수 호출
환자가 넘어 질 가능성에 대한 2 가지 약물 ( drug1, drug2) 의 효과를 추정하려고합니다 ( event). 환자는 한 번 이상 넘어 질 수 있으며 언제라도 약물을 복용하거나 제거 할 수 있습니다. 내 질문은 기간 (일)과 관련하여 데이터를 구성하는 방법, 특히 일 사이에 겹칠 필요가 있는지 여부입니다. 내 구조가 잘못되었다고 생각하는 …
9 r  survival  cox-model 

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R의 간격 검열 콕스 비례 위험 모델
간격 검열 생존 시간이 주어지면 어떻게 간격 검열 Cox PH 모델을 수행 R합니까? rseek 검색은 패키지를 켜고 intcox더 이상 R저장소에 없습니다. 패키지 의 coxph함수가 survival간격 검열 생존 데이터를 처리 할 수 ​​없다고 거의 긍정적 입니다. 또한 데이터를 무시하고 coxph함수 를 사용하고 싶지 않습니다 . 이 방법은 구간 검열의 불확실성을 무시하기 …

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관찰 된 이벤트와 예상 된 이벤트를 비교하는 방법은 무엇입니까?
4 가지 가능한 이벤트의 주파수 샘플이 하나 있다고 가정합니다. Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 내 이벤트의 예상 확률이 있습니다. p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 내 네 가지 사건의 관측 빈도의 합으로 (18) 사건의 예상 빈도를 올바르게 …
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더 높은 사례 상호 작용이 포함 된 경우 콕스 비례 위험 모델 및 계수 해석
다음은 내가 사용한 Coxph 모델의 요약 출력입니다 (R을 사용했으며 출력은 최상의 최종 모델을 기반으로합니다. 즉 모든 중요한 설명 변수와 해당 상호 작용이 포함됩니다). 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|) …

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콕스 비례 위험 모델 및 무작위로 선정되지 않은 샘플
무작위로 선정되지 않은 표본 (Heckman의 교정과 같은 것)으로 인한 Cox 비례 위험 모델의 편향을 교정하는 방법이 있습니까? 배경 : 상황이 다음과 같다고 가정 해 봅시다 .-처음 2 년 동안 모든 고객이 수락됩니다. -2 년 후 Cox PH 모델이 구축되었습니다. 모델은 고객이 서비스를 얼마나 오래 사용할지 예측합니다. -회사의 정책으로 인해 3 …
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생존 coxph와 rms cph의 다른 예측 그림
이 예제에서 사용하는 약간 개선 된 termplot 버전을 만들었습니다 . 여기서 찾을 수 있습니다 . 나는 이전에 SO 에 게시 했지만 더 많이 생각할 때 이것이 실제 코딩보다 Cox 비례 위험 모델의 해석과 더 관련이 있다고 생각합니다. 문제 위험 비율 그림을 볼 때 신뢰 구간이 자연스럽게 0 인 기준점을 가질 …
9 r  survival  cox-model 
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