«survival» 태그된 질문

누군가 내 Cox 모델을 평범한 영어로 설명 할 수 있습니까? 이 함수를 사용하여 다음 Cox 회귀 모델을 모든 데이터에 맞추 었 습니다cph . 내 데이터는라는 객체에 저장됩니다 Data. 변수는 w, x및 y연속; z두 가지 수준의 요소입니다. 시간은 개월 단위로 측정됩니다. 내 환자 중 일부가 변수에 대한 데이터가 누락되었습니다 z( NB …

14 r  cross-validation  survival  cox-model 

나는 coxph의 "coef"와 "(exp) coef"출력이 정확히 무엇을 의미하는지 알아 내려고 노력했습니다. "(exp) coef"는 명령에 지정된 그룹에 따라 모델의 첫 번째 변수를 비교 한 것으로 보입니다. coxph 함수는 "coef"및 "(exp) coef"의 값에 어떻게 도달합니까? 또한, 검열이 수반 될 때 coxph는 이러한 값을 어떻게 결정합니까?

14 r  survival  interpretation 

나는 Cox 비례 위험 회귀 및 일부 Kaplan-Meier 모델과 같은 전통적인 통계 모델을 사용하여 다음 사건이 발생할 때까지의 일을 실패 등으로 예측할 수 있습니다. 즉 생존 분석 질문 GBM, 신경망 등과 같은 기계 학습 모델의 회귀 버전을 사용하여 이벤트가 발생할 때까지 일을 어떻게 예측할 수 있습니까? 대상 변수로 발생까지 일을 …

13 machine-learning  classification  survival  cox-model  kaplan-meier 

나는 검열이 무엇인지와 생존 분석에서 어떻게 계산되어야하는지에 대해 읽었지만 그에 대한 수학적 정의가 적고 더 직관적 인 정의를 듣고 싶습니다 (사진은 좋을 것입니다!). 누구든지 1) 검열과 2) Kaplan-Meier 곡선 및 Cox 회귀와 같은 영향에 대한 설명을 제공 할 수 있습니까?

13 survival  cox-model  censoring 

에서는 회귀 모형 전략 하렐 (2 판)에 의해 단면 (S. 20.1.7)의 주요 효과 생존에서 우리는 (아래 예에서 세)과 추정 할 공변량 사이의 상호 작용을 포함 콕스 모델을 논의하고있다 주요 효과를 추정하지 않으려는 공변량 (아래 예의 성별). 구체적으로 : 모집단에서 (알 수없는, 참된) 위험 가 모형 을 따른다고 가정합니다h ( 톤 …

13 survival  cox-model  stratification 

내 이해는 점이다 위험 비 콕스 비례 위험 모델에서이 기준 그룹에 소정의 위험 인자 율에 미치는 영향을 비교한다. 통계를 모르는 잠재 고객에게 어떻게보고 하시겠습니까? 예를 표현해 봅시다. 소파를 사기 전에 얼마나 오래 연구했는지 사람들을 등록한다고 가정 해 봅시다. 우리는 3 년에 오른쪽 검열을합니다. 이 예에서는 고양이를 소유하고 있는지 여부와 상관없이 …

13 survival  cox-model 

을 사용하여 모델 튜닝을 수행 caret했지만 gbm패키지를 사용하여 모델을 다시 실행했습니다 . caret패키지가 사용 gbm하고 출력이 동일해야한다는 것을 이해합니다 . 그러나 data(iris)RMSE와 R ^ 2를 평가 지표로 사용하면 약 5 %의 모델에서 불일치가 발생합니다. 부분 종속성 플롯을 사용 하기 위해 최적의 모델 성능을 찾고 caret싶지만 다시 실행 하고 싶습니다 gbm. …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

이 특별한 경우에 나는 호수가 얼어 붙은 날을 언급하고 있습니다. 이 "아이스 온"날짜는 1 년에 한 번만 발생하지만 때로는 겨울이 따뜻한 경우 전혀 발생하지 않습니다. 따라서 1 년에 호수는 20 일 (1 월 20 일)에 얼어 붙을 수 있고, 다른 해에는 전혀 얼지 않을 수 있습니다. 목표는 시작 날짜의 동인을 …

13 regression  time-series  survival  data-transformation  recurrent-events 

[생존 패키지 사용] 약한 용어로 Cox 비례 위험 모델의 예상 생존자 함수를 계산하려고합니다. 연약한 항이 모형에 있으면 예측 생존자 함수를 계산할 수없는 것 같습니다. ## Example require(survival) data(rats) ## Create fake weight set.seed(90989) rats$weight<-runif(nrow(rats),0.2,0.9) ## Cox model with gamma frailty on litter fit <- coxph(Surv(time, status) ~ rx+weight+frailty(litter,dist="gamma"), data = …

13 r  survival  cox-model  frailty 

특정 사용자의 사이트 방문 횟수를 사용하여 고전적인 이탈 예측 문제를 해결하고 있으며 Poisson Regression이 해당 사용자의 향후 참여를 모델링하는 데 적합한 도구라고 생각했습니다. 그때 나는 생존 분석과 위험 모델링에 관한 책을 봤는데 어떤 기술이 가장 좋은지 모르겠습니다. 두 주제를 동시에 연구하고 싶지 않으므로 과거 데이터와 인구 통계를 사용하여 사용자 참여를 …

13 survival  hazard  poisson-process 

생존 분석에서 상태 변화를 감지하는 두 가지 방법을 비교하고 싶습니다. 한 그룹의 피험자들이 더 오랜 기간 (수년) 동안 추적되고 있으며 상태 변화가 발생했는지 여부를 조사하기 위해 두 가지 검사 방법이 사용되었습니다. 한 가지 방법은 일 년에 두 번 각 대상을 검사하는 데 사용되고 두 번째 방법은 일 년에 한 번 …

13 survival  paired-data 

시간 의존적 콕스 모델에서 기준 위험 함수 를 추정해야합니다.λ0(t)λ0(t)\lambda_0(t) λ(t)=λ0(t)exp(Z(t)′β)λ(t)=λ0(t)exp⁡(Z(t)′β)\lambda(t) = \lambda_0(t) \exp(Z(t)'\beta) Survival 과정을 수강하는 동안 Breslow 추정기가 단계 함수를 제공하기 때문에 누적 위험 함수 ( ) 의 직접 파생물은 좋은 추정량이 아니라는 것을 기억합니다.λ0(t)dt=dΛ0(t)λ0(t)dt=dΛ0(t)\lambda_0(t) dt = d\Lambda_0(t) 그래서 R에 직접 사용할 수있는 기능이 있습니까? 또는이 주제에 대한 참조가 …

13 r  survival  cox-model 

내가 사용하는 용어가 틀린 경우 사전에 사과하십시오. 정정을 환영합니다. "잘라 내기"라고 부르는 내용이 다른 이름으로 바뀌면 알려 주시면 질문을 업데이트 할 수 있습니다. 내가 관심있는 상황은 이것입니다. 독립 변수 xx\bf{x} 와 단일 종속 변수 yyy 있습니다. 모호하게 남겨 두 겠지만, 이러한 변수에 대해 좋은 회귀 모델을 얻는 것이 비교적 간단하다고 …

12 regression  modeling  survival  censoring 

참고 :이 질문은 법적 이유로 인해 이전 질문을 삭제해야했기 때문에 다시 게시되었습니다. SAS의 PROC MIXED를 R lme의 nlme패키지 기능과 비교하는 동안 다소 혼란스러운 차이점을 발견했습니다. 구체적으로는, 다른 시험에서 자유도간에 상이 PROC MIXED하고 lme, 그리고 왜 생각해. 다음 데이터 세트에서 시작하십시오 (아래 제공된 R 코드). ind : 측정 대상을 나타내는 계수 …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

나는 다른 유형의 Kaplan-Meier를 사용하여 암의 유형에 대한 평균 생존을 조사하고 있습니다. 주들 사이에는 상당히 큰 차이가 있습니다. 어떻게 모든 주들 사이의 평균 생존을 비교하고 전국의 평균 평균 생존과 유의하게 다른 것을 결정할 수 있습니까?

12 multiple-comparisons  survival