Die Überlebensanalyse modelliert die Zeit bis zum Ereignis, normalerweise die Zeit bis zum Tod oder die Ausfallzeit. Zensierte Daten sind ein häufiges Problem bei Überlebensanalysen.
Ich versuche, mithilfe eines logistischen Regressionsmodells eine diskrete Zeitüberlebensanalyse durchzuführen, und bin nicht sicher, ob ich den Prozess vollständig verstehe. Ich würde mich sehr über Unterstützung bei ein paar grundlegenden Fragen freuen. Hier ist der Aufbau: Ich sehe die Mitgliedschaft in einer Gruppe innerhalb eines Zeitfensters von fünf Jahren. Jedes …
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 …
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 …
Ich möchte ein Vorhersagemodell für die Vorhersage der Abwanderung erstellen und ein diskretes Zeitüberlebensmodell verwenden, das an ein Personentrainings-Dataset angepasst ist (eine Zeile für jeden Kunden und für jeden Zeitraum, für den ein Risiko besteht, mit einem Ereignisindikator von 1) wenn die Abwanderung in diesem Zeitraum stattgefunden hat, sonst 0). …
Ich bin ein Medizinstudent, der versucht, Statistiken zu verstehen (!) - seien Sie also bitte vorsichtig! ;) Ich schreibe einen Aufsatz, der eine ganze Menge statistischer Analysen enthält, einschließlich Überlebensanalysen (Kaplan-Meier, Log-Rank und Cox-Regression). Ich führte eine Cox-Regression meiner Daten durch, um herauszufinden, ob ich einen signifikanten Unterschied zwischen den …
Eine Möglichkeit, den Vergleich zweier Überlebenskurven zusammenzufassen, ist die Berechnung der Hazard Ratio (HR). Es gibt (mindestens) zwei Methoden, um diesen Wert zu berechnen. Logrank-Methode. Berechnen Sie im Rahmen der Kaplan-Meier-Berechnungen die Anzahl der beobachteten Ereignisse (normalerweise Todesfälle) in jeder Gruppe ( und ) und die Anzahl der erwarteten Ereignisse …
Ich versuche, eine Vorstellung von jeder der Hauptfunktionen in der Aktuarwissenschaft zu bekommen (speziell für das Cox Proportional Hazards Model). Folgendes habe ich bisher: f( x )f(x)f(x) : Beginnend mit der Startzeit die Wahrscheinlichkeitsverteilung, wann Sie sterben werden. F( x )F(x)F(x) : nur die kumulative Verteilung. Wie viel Prozent der …
Eine zufällige Bevölkerungsstichprobe wurde erhoben. Sie wurden gefragt, ob sie vegetarisch essen. Wenn sie mit Ja geantwortet haben, wurden sie auch gebeten, anzugeben, wie lange sie ohne Unterbrechung vegetarisch ernährt haben. Ich möchte diese Daten verwenden, um die durchschnittliche Dauer der Einhaltung des Vegetarismus zu berechnen. Mit anderen Worten, wenn …
Ich bin verwirrt über die Gleichung, die als Definition der Gefährdungsrate dient. Ich habe eine Vorstellung davon, wie hoch die Gefährdungsrate ist, verstehe aber nicht, wie die Gleichung diese Intuition ausdrückt. Wenn xxx eine Zufallsvariable ist, die den Zeitpunkt des Todes einer Person in einem Zeitintervall darstellt [0,T][0,T][0,T] . Dann …
Permutationstests (auch Randomisierungstest, Re-Randomisierungstest oder exakter Test genannt) sind sehr nützlich und nützlich, wenn die zum Beispiel erforderliche Annahme einer Normalverteilung t-testnicht erfüllt ist und wenn die Transformation der Werte durch Rangfolge der Werte erfolgt Ein nicht parametrischer Test Mann-Whitney-U-testwürde dazu führen, dass mehr Informationen verloren gehen. Eine einzige Annahme, …
In einem Artikel, der die Ergebnisse der Überlebensanalyse beschreibt, habe ich eine Aussage gelesen, die besagt, dass man die Hazard Ratio (HR ) mit der folgenden Formel in das Verhältnis der mittleren Überlebenszeiten ( und ) übersetzen kann:M 2M1M1M_1M2M2M_2 HR = M1M2HR=M1M2HR = \frac{M_1}{M_2} Ich bin sicher, dass es nicht …
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. …
Angenommen, ich habe ein Vorhersagemodell für das Auftreten einer bestimmten Krankheit in einem Datensatz (dem Datenbestand zur Modellbildung) erstellt und möchte nun überprüfen, wie gut das Modell in einem neuen Datensatz (dem Validierungsdatenbestand) funktioniert. Für ein mit logistischer Regression erstelltes Modell würde ich die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit für jede Person im …
Ich habe hier verschiedene Themen durchgesehen, aber ich glaube nicht, dass meine genaue Frage beantwortet ist. Ich habe einen Datensatz von ~ 50.000 Studenten und deren Zeit bis zum Abbruch. Ich werde eine proportionale Hazard-Regression mit einer großen Anzahl potenzieller Kovariaten durchführen. Ich werde auch eine logistische Regression bei Studienabbrechern …
Ich möchte ein Vorhersagemodell (Cox PH) für die Gesamtmortalität in einem Datensatz von Teilnehmern entwickeln, von denen (fast) alle am Ende der Nachsorge verstorben sind (z. B. 1 Jahr). Anstatt das absolute Sterberisiko zu einem bestimmten Zeitpunkt vorherzusagen, möchte ich die Überlebenszeit (in Monaten) für jedes Individuum vorhersagen. Ist es …
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