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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Verwenden Sie die Mehrfachzuschreibung für Cox-Proportional-Gefahren und validieren Sie sie dann mit dem Effektivwertpaket?
Ich habe das Mäusepaket untersucht und noch keine Möglichkeit gefunden, die mehreren Imputationen zu verwenden, um ein Cox-Modell zu erstellen und dieses Modell dann mit der Funktion des Effektivpakets zu validieren validate(). Hier ist ein Beispielcode von dem, was ich bisher habe, unter Verwendung des Datensatzes veteran: library(rms) library(survival) library(mice) …


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Stichprobengröße und Kreuzvalidierungsmethoden für Cox-Regressionsvorhersagemodelle
Ich habe eine Frage, die ich der Community stellen möchte. Ich wurde kürzlich gebeten, statistische Analysen für eine Tumormarker-Prognosestudie bereitzustellen . Ich habe hauptsächlich diese beiden Referenzen verwendet, um meine Analyse zu leiten: McShane LM et al. Berichtsempfehlungen für prognostische Tumormarker-Studien (BEMERKUNG). J Natl Cancer Inst. 2005 Aug 17; 97 …

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Empfehlungen für nicht proportionale Gefahren
Dies ist ein Problem, das mich seit langem geplagt hat und in Lehrbüchern, Google oder Stack Exchange keine guten Antworten gefunden hat. Ich habe einen Datensatz von> 100.000 Patienten, für die vier Behandlungen verglichen werden. Die Forschungsfrage ist, ob das Überleben zwischen diesen Behandlungen unterschiedlich ist, nachdem eine Reihe klinischer …


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Weibull-Überlebensmodell mit zeitlich variierenden Covariaten in R.
Ich versuche, ein Überlebensmodell mit dem Weibull-Ansatz zu erstellen, aber die Falte ist, dass ich zeitlich variierende Kovariaten habe. Ich verwende das Überlebenspaket in R. Mein Anruf lautet: output <- survreg(Surv(start, stop, fail) ~ gdppc + [...] + cluster(name), data = mydata, dist="weibull") was den folgenden Fehler ergibt: Error in …
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