Pertanyaan yang diberi tag «interval-censoring»

3
Metode statistik untuk data di mana hanya nilai minimum / maksimum yang diketahui
Apakah ada cabang statistik yang berkaitan dengan data yang nilai pastinya tidak diketahui , tetapi untuk setiap individu, kita tahu batas maksimum atau minimum pada nilai tersebut ? Saya menduga bahwa masalah saya sebagian besar berasal dari kenyataan bahwa saya berjuang untuk mengartikulasikannya dalam istilah statistik, tetapi mudah-mudahan sebuah contoh …

2
Tren tingkat kelangsungan hidup dalam studi kasus-kontrol
Saya mengirimkan artikel yang ditolak karena cara yang tidak tepat melakukan analisis kelangsungan hidup. Wasit tidak meninggalkan detail atau penjelasan lain selain: "analisis kelangsungan hidup pada tren waktu membutuhkan cara penyensoran yang lebih canggih." Pertanyaan: Apakah risiko kematian yang berlebihan di kalangan perokok berkurang dalam beberapa dekade terakhir? Data: 25.000 …

2
Model bahaya proporsional Cox tersensor interval dalam R
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 …

1
Sensor interval
Saya menjalankan kurva survival sensor interval dengan R, JMP dan SAS. Mereka berdua memberi saya grafik yang sama, tetapi tabelnya sedikit berbeda. Ini adalah tabel yang diberikan JMP padaku. Start Time End Time Survival Failure SurvStdErr . 14.0000 1.0000 0.0000 0.0000 16.0000 21.0000 0.5000 0.5000 0.2485 28.0000 36.0000 0.5000 0.5000 …



5
Bagaimana saya bisa memperkirakan waktu di mana 50% dari variabel binomial akan ditransisikan?
Saya memiliki data berikut, mewakili keadaan biner dari empat subjek pada empat kali, perhatikan bahwa hanya mungkin untuk setiap subjek untuk transisi tetapi tidak :0 → 10→10\to 11 → 01→01\to 0 testdata <- data.frame(id = c(1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4,1,2,3,4), day = c(1,1,1,1,8,8,8,8,16,16,16,16,24,24,24,24,32,32,32,32), obs = c(0,0,0,0,0,1,0,0,0,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1)) Saya dapat memodelkannya dengan regresi logistik: testmodel <- …
Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.