Pertanyaan yang diberi tag «cox-model»

Bagaimana Anda menginterpretasikan kurva survival dari model hazard proporsional cox? Dalam contoh mainan ini, anggaplah kita memiliki model hazard proporsional cox pada agevariabel dalam kidneydata, dan menghasilkan kurva survival. library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() Misalnya, pada waktu , pernyataan mana yang benar? atau keduanya salah?200200200 Pernyataan …

9 r  survival  cox-model  likelihood  machine-learning  deep-learning  generative-models  machine-learning  reinforcement-learning  q-learning  regression  multicollinearity  convergence  beta-distribution  bernoulli-distribution  machine-learning  self-study  pattern-recognition  neural-networks  stochastic-processes  linear 

Saya ingin menghasilkan waktu bertahan hidup dari model bahaya proporsional Cox yang mengandung kovariat tergantung waktu. Modelnya adalah h ( t | Xsaya) = h0( t ) exp( γXsaya+ α msaya( t ) )h(t|Xi)=h0(t)exp⁡(γXi+αmi(t))h(t|X_i) =h_0(t) \exp(\gamma X_i + \alpha m_{i}(t)) di mana dihasilkan dari Binomial (1,0.5) dan .m i ( …

9 r  survival  cox-model  time-varying-covariate 

Saya mencoba memperkirakan efek 2 obat ( drug1, drug2) pada kemungkinan pasien jatuh ( event). Para pasien dapat terjatuh lebih dari satu kali dan dapat memakai atau melepas obat kapan saja. Pertanyaan saya adalah bagaimana data harus disusun berkaitan dengan periode waktu (hari), khususnya apakah perlu ada tumpang tindih antara …

9 r  survival  cox-model 

Dengan interval waktu bertahan hidup yang disensor, bagaimana cara melakukan model Cox PH yang disensor interval R? Pencarian rseek memunculkan paket intcox, yang tidak lagi ada di Rrepositori. Saya hampir yakin coxphfungsi dalam survivalpaket tidak dapat menangani data survival interval yang disensor. Juga, saya tidak ingin menyalahkan data dan kemudian …

9 r  survival  cox-model  interval-censoring 

Misalkan saya punya satu sampel frekuensi dari 4 peristiwa yang mungkin: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 dan saya memiliki probabilitas yang diharapkan dari peristiwa saya terjadi: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dengan jumlah frekuensi yang diamati …

9 r  statistical-significance  chi-squared  multivariate-analysis  exponential  joint-distribution  statistical-significance  self-study  standard-deviation  probability  normal-distribution  spss  interpretation  assumptions  cox-model  reporting  cox-model  statistical-significance  reliability  method-comparison  classification  boosting  ensemble  adaboost  confidence-interval  cross-validation  prediction  prediction-interval  regression  machine-learning  svm  regularization  regression  sampling  survey  probit  matlab  feature-selection  information-theory  mutual-information  time-series  forecasting  simulation  classification  boosting  ensemble  adaboost  normal-distribution  multivariate-analysis  covariance  gini  clustering  text-mining  distance-functions  information-retrieval  similarities  regression  logistic  stata  group-differences  r  anova  confidence-interval  repeated-measures  r  logistic  lme4-nlme  inference  fiducial  kalman-filter  classification  discriminant-analysis  linear-algebra  computing  statistical-significance  time-series  panel-data  missing-data  uncertainty  probability  multivariate-analysis  r  classification  spss  k-means  discriminant-analysis  poisson-distribution  average  r  random-forest  importance  probability  conditional-probability  distributions  standard-deviation  time-series  machine-learning  online  forecasting  r  pca  dataset  data-visualization  bayes  distributions  mathematical-statistics  degrees-of-freedom 

Berikut ini adalah ringkasan-output dari Coxph-model I yang digunakan (saya menggunakan R dan output didasarkan pada model akhir terbaik yaitu semua variabel penjelas yang signifikan dan interaksinya dimasukkan): coxph(formula = Y ~ LT + Food + Temp2 + LT:Food + LT:Temp2 + Food:Temp2 + LT:Food:Temp2) # Y<-Surv(Time,Status==1) n = 555 …

9 r  interaction  regression-coefficients  cox-model 

Apakah ada metode untuk mengoreksi bias dalam model hazard proporsional Cox yang disebabkan oleh sampel yang dipilih secara tidak acak (seperti koreksi Heckman)? Latar belakang : Katakanlah situasinya terlihat sebagai berikut: - Selama dua tahun pertama semua klien diterima. - Setelah dua tahun model Cox PH dibangun. Model memprediksi berapa …

9 bias  cox-model 

Saya telah membuat versi termplot saya sendiri yang sedikit ditingkatkan yang saya gunakan dalam contoh ini, Anda dapat menemukannya di sini . Saya sebelumnya telah diposting di SO tetapi semakin saya memikirkannya, saya percaya bahwa ini mungkin lebih terkait dengan interpretasi model bahaya Cox Proportional daripada dengan pengkodean yang sebenarnya. …

9 r  survival  cox-model 

Saya cukup baru dalam analisis survival. Saya disarankan untuk mencari dan mempelajari residu Schoenfeld sebagai bagian dari model diagnosis untuk melihat apakah asumsi bahaya proporsional telah dipenuhi. Sementara melihat ini, saya telah melihat referensi untuk berbagai jenis residu termasuk: Cox-Snell Penyimpangan Martingale Skor Schoenfeld Apa perbedaan antara residu ini dan …

9 references  survival  residuals  cox-model  schoenfeld-residuals 

Saya ingin menghitung tingkat kejadian untuk disajikan di sepanjang rasio bahaya untuk menyajikan ukuran risiko relatif dan absolut. Saya melihat dalam penelitian lain bahwa tingkat kejadian seperti itu dapat dihitung menggunakan model poisson dengan waktu tindak lanjut dalam model sebagai offset. Jadi saya mencobanya di R sebagai berikut: library(survival) # …

9 r  survival  cox-model  poisson-regression  incidence-rate-ratio 

Saya punya pertanyaan metodologis, dan karenanya tidak ada dataset sampel yang dilampirkan. Saya berencana untuk melakukan skor kecenderungan regresi Cox yang disesuaikan yang bertujuan untuk memeriksa apakah obat tertentu akan mengurangi risiko hasil. Penelitian ini bersifat observasional, terdiri dari 10.000 orang. Kumpulan data berisi 60 variabel. Saya menilai bahwa 25 …

9 survival  cox-model  propensity-scores  regression-strategies 

Saya telah membaca komentar yang bagus mengenai bagaimana menangani nilai yang hilang sebelum menerapkan SVD, tetapi saya ingin tahu cara kerjanya dengan contoh sederhana: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Mengingat matriks di atas, jika saya …

8 r  missing-data  data-imputation  svd  sampling  matlab  mcmc  importance-sampling  predictive-models  prediction  algorithms  graphical-model  graph-theory  r  regression  regression-coefficients  r-squared  r  regression  modeling  confounding  residuals  fitting  glmm  zero-inflation  overdispersion  optimization  curve-fitting  regression  time-series  order-statistics  bayesian  prior  uninformative-prior  probability  discrete-data  kolmogorov-smirnov  r  data-visualization  histogram  dimensionality-reduction  classification  clustering  accuracy  semi-supervised  labeling  state-space-models  t-test  biostatistics  paired-comparisons  paired-data  bioinformatics  regression  logistic  multiple-regression  mixed-model  random-effects-model  neural-networks  error-propagation  numerical-integration  time-series  missing-data  data-imputation  probability  self-study  combinatorics  survival  cox-model  statistical-significance  wilcoxon-mann-whitney  hypothesis-testing  distributions  normal-distribution  variance  t-distribution  probability  simulation  random-walk  diffusion  hypothesis-testing  z-test  hypothesis-testing  data-transformation  lognormal  r  regression  agreement-statistics  classification  svm  mixed-model  non-independent  observational-study  goodness-of-fit  residuals  confirmatory-factor  neural-networks  deep-learning 

Saya mengalami masalah dengan memeriksa asumsi untuk variabel kontinu dalam model bahaya proporsional. Jika variabel adalah faktor dengan banyak level, maka saya bisa menggunakan tes logrank atau memeriksa apakah log (-log) transformasi kurva survival adalah paralel. Tetapi bagaimana jika suatu variabel kontinu? Apakah metode itu masih valid? Apakah tes Schoenfeld …

8 survival  cox-model  assumptions  hazard 

Saya melakukan analisis survival dalam R dengan survivalpaket. Saya pikir saya bekerja dengan data terpotong kiri, tapi saya tidak sepenuhnya yakin bagaimana menanganinya. Saya memiliki kohort pasien yang didiagnosis antara 1990 dan 2012. Semua pasien memiliki waktu diagnosis yang jelas (waktu masuk). Namun, hasil yang menarik (penyakit spesifik yang memburuk) …

8 r  survival  cox-model  truncation 

Saya mencoba menjalankan regresi Cox pada dataset 2.000.000 sampel baris sebagai berikut hanya menggunakan R. Ini adalah terjemahan langsung dari PHREG di SAS. Sampel tersebut mewakili struktur dataset asli. ## library(survival) ### Replace 100000 by 2,000,000 test <- data.frame(start=runif(100000,1,100), stop=runif(100000,101,300), censor=round(runif(100000,0,1)), testfactor=round(runif(100000,1,11))) test$testfactorf <- as.factor(test$testfactor) summ <- coxph(Surv(start,stop,censor) ~ relevel(testfactorf, …

8 r  logistic  survival  sas  cox-model