Als «cox-model» getaggte Fragen

Die Cox-Regression proportionaler Gefahren ist eine semiparametrische Methode zur Überlebensanalyse. Es muss keine Verteilungsform angenommen werden, nur dass der Effekt einer Erhöhung einer Kovariate um eine Einheit ein konstantes Vielfaches ist.

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Vorhersage in der Cox-Regression
Ich mache eine multivariate Cox-Regression, ich habe meine signifikanten unabhängigen Variablen und Beta-Werte. Das Modell passt sehr gut zu meinen Daten. Jetzt möchte ich mein Modell verwenden und das Überleben einer neuen Beobachtung vorhersagen. Ich bin mir nicht sicher, wie ich das mit einem Cox-Modell machen soll. Bei einer linearen …
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Warum verwenden wir in der Überlebensanalyse semiparametrische Modelle (Cox-proportionale Gefahren) anstelle von vollständig parametrischen Modellen?
Diese Frage wurde von Mathematics Stack Exchange migriert, da sie auf Cross Validated beantwortet werden kann. Vor 6 Jahren migriert . Ich habe das Cox Proportional Hazards-Modell untersucht, und diese Frage wird in den meisten Texten übersehen. Cox schlug vor, die Koeffizienten der Hazard-Funktion mithilfe einer Partial-Likelihood-Methode anzupassen, aber warum …
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Cox-Basisrisiko
Angenommen, ich habe einen "Nierenkatheter" -Datensatz. Ich versuche, eine Überlebenskurve mit einem Cox-Modell zu modellieren. Wenn ich ein Cox-Modell betrachte: brauche ich die Schätzung der . Mit der eingebauten Paket-R-Funktion kann ich das ganz einfach so machen:h(t,Z)=h0exp(b′Z),h(t,Z)=h0exp⁡(b′Z),h(t,Z) = h_0 \exp(b'Z),survivalbasehaz() library(survival) data(kidney) fit <- coxph(Surv(time, status) ~ age , kidney) …
19 r  cox-model  hazard 
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Was ist der "
Was ist der Wert, der in der Zusammenfassung eines Coxph-Modells in R angegeben ist? Beispielsweise,R2R2R^2 Rsquare= 0.186 (max possible= 0.991 ) Ich habe dummerweise ein Manuskript als Wert hinzugefügt, und der Prüfer hat darauf hingewiesen, dass ihm kein Analogon der Statistik aus der für das Cox-Modell entwickelten klassischen linearen Regression …
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Warum sind die p-Werte in einem Cox-Proportional-Hazard-Modell häufig höher als in einer logistischen Regression?
Ich habe etwas über das Cox-Proportional-Hazard-Modell gelernt. Ich habe viel Erfahrung mit der Anpassung von logistischen Regressionsmodellen, und um die Intuition zu verbessern, habe ich Modelle, die mit coxphdem R "Survival" passen, glmmit logistischen Regressionsmodellen verglichen, die mit dem R "Survival" passen family="binomial". Wenn ich den Code ausführe: library(survival) s …
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Zeitabhängige Koeffizienten in R - wie geht das?
Update : Es tut mir leid für ein weiteres Update, aber ich habe einige mögliche Lösungen mit gebrochenen Polynomen und dem konkurrierenden Risikopaket gefunden, bei denen ich Hilfe benötige. Das Problem Ich kann keine einfache Möglichkeit finden, eine zeitabhängige Koeffizientenanalyse in R durchzuführen. Ich möchte in der Lage sein, meinen …
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Cox-Modell vs. logistische Regression
Nehmen wir an, wir haben das folgende Problem: Sagen Sie voraus, welche Kunden in den nächsten 3 Monaten am wahrscheinlichsten aufhören, in unserem Shop einzukaufen. Wir kennen für jeden Kunden den Monat, in dem der Kauf in unserem Shop begonnen hat, und haben darüber hinaus viele Verhaltensmerkmale in monatlichen Aggregaten. …
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Welche Optionen stehen im proportionalen Hazard-Regressionsmodell zur Verfügung, wenn Schönfeld-Residuen nicht gut sind?
Ich mache eine Cox-proportionale Hazards-Regression mit R coxph, die viele Variablen enthält. Die Martingale-Residuen sehen großartig aus, und die Schönfeld-Residuen sind für FAST alle Variablen großartig. Es gibt drei Variablen, deren Schönfeld-Residuen nicht flach sind, und die Variablen sind so beschaffen, dass es sinnvoll ist, sie mit der Zeit zu …
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Wie können maschinelle Lernmodelle (GBM, NN usw.) für die Überlebensanalyse verwendet werden?
Ich weiß , dass traditionelle statistische Modelle wie Cox Proportional - Hazards - Regression und einige Kaplan-Meier - Modelle verwendet werden können Tage bis zum nächsten Auftreten eines Ereignisses sagt Ausfall etc. dh zur Vorhersage überleben Analyse Fragen Wie können Regressionsversionen von Modellen für maschinelles Lernen wie GBM, neuronale Netze …
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Laymans Erklärung der Zensur in der Überlebensanalyse
Ich habe gelesen, was Zensur ist und wie sie in der Überlebensanalyse berücksichtigt werden muss, aber ich würde gerne eine weniger mathematische Definition und eine intuitivere Definition hören (Bilder wären toll!). Kann mir jemand eine Erklärung zu 1) Zensur und 2) Auswirkungen wie Kaplan-Meier-Kurven und Cox-Regression geben?
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Unterscheidet sich die Anpassung des Cox-Modells mit Schichten- und Schicht-Kovariaten-Interaktion von der Anpassung zweier Cox-Modelle?
In Regressionsmodellierungsstrategien von Harrell (zweite Ausgabe) wird in Abschnitt (S. 20.1.7) auf Cox-Modelle eingegangen, einschließlich einer Wechselwirkung zwischen einer Kovariate, deren Haupteffekt auf das Überleben ebenfalls geschätzt werden soll (Alter im folgenden Beispiel), und a Kovariate, deren Haupteffekt wir nicht einschätzen wollen (Geschlecht im Beispiel unten). Konkret: Nehmen wir an, …
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Interpretation und Validierung eines Cox-Regressionsmodells für proportionale Gefahren unter Verwendung von R in Klartext
Kann mir jemand mein Cox-Modell im Klartext erklären? Ich habe das folgende Cox-Regressionsmodell mithilfe der Funktion an alle meine Daten angepasst cph. Meine Daten werden in einem Objekt namens gespeichert Data. Die Variablen w, xund ysind stetig; zist ein Faktor von zwei Ebenen. Die Zeit wird in Monaten gemessen. Bei …
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