Als «survival» getaggte Fragen

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.

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Ein konkretes Beispiel ist die Durchführung einer SVD, um fehlende Werte zu unterstellen
Ich habe die großartigen Kommentare zum Umgang mit fehlenden Werten vor dem Anwenden von SVD gelesen, möchte aber anhand eines einfachen Beispiels wissen, wie dies funktioniert: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Wenn ich in der …
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 
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Wie wird die Annahme der proportionalen Gefährdung für eine kontinuierliche Variable bewertet?
Ich habe ein Problem mit der Überprüfung der Annahmen für eine kontinuierliche Variable in einem proportionalen Gefährdungsmodell. Wenn eine Variable ein Faktor mit vielen Ebenen wäre, könnte ich den Logrank-Test verwenden oder prüfen, ob die log (-log) -Transformationen von Überlebenskurven parallel sind. Was aber, wenn eine Variable stetig ist? Ist …
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Überlebensanalyse in R mit links abgeschnittenen Daten
Ich mache eine Überlebensanalyse in R mit dem survivalPaket. Ich glaube, ich arbeite mit links abgeschnittenen Daten, bin mir aber nicht ganz sicher, wie ich damit umgehen soll. Ich habe eine Kohorte von Patienten, die zwischen 1990 und 2012 diagnostiziert wurden. Alle Patienten haben einen genau definierten Diagnosezeitpunkt (Eintrittszeit). Das …
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Intervallzensur
Ich habe eine Intervallzensur-Überlebenskurve mit R, JMP und SAS durchgeführt. Beide gaben mir identische Grafiken, aber die Tabellen unterschieden sich ein wenig. Dies ist die Tabelle, die JMP mir gegeben hat. 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 …
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Große Cox-Regression mit R (Big Data)
Ich versuche, eine Cox-Regression für einen Beispieldatensatz von 2.000.000 Zeilen wie folgt mit nur R auszuführen. Dies ist eine direkte Übersetzung eines PHREG in SAS. Die Stichprobe ist repräsentativ für die Struktur des Originaldatensatzes. ## 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) …
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Name des Phänomens auf geschätzten CDF-Plots zensierter Daten
Mein Datensatz enthält zwei (ziemlich stark korrelierte) Variablen (Laufzeit des Algorithmus) und (Anzahl der untersuchten Knoten, was auch immer). Beide sind vom Design her stark korreliert, da der Algorithmus ungefähr Knoten pro Sekunde verwalten kann.n ctttnnnccc Der Algorithmus wurde bei mehreren Problemen ausgeführt, aber beendet, wenn nach einer Zeitüberschreitung keine …
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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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Visualisieren Sie die Überlebensanalyse mit zeitabhängigen Kovariaten
Als Folgemaßnahme zum Modellvorschlag für eine Cox-Regression mit zeitabhängigen Kovariaten ist hier das Kaplan-Meier-Diagramm, das die zeitabhängige Natur von Schwangerschaften berücksichtigt. Mit anderen Worten, der Datensatz wird jetzt in einen langen Datensatz mit mehreren Zeilen entsprechend der Anzahl der Schwangerschaften unterteilt. Das KM-Diagramm und auch das erweiterte Cox-Modell scheinen auf …
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Angemessene Anwendung der Überlebensanalyse
Ich habe ein Experiment, das Beobachtungen der Zeit bis zum Eintreten eines Ereignisses liefert. Einige grundlegende Eigenschaften sind das Wir zählen die Anzahl der Ereignisse, die zu einem bestimmten Zeitpunkt aufgetreten sind .t1,...,tnt1,...,tnt_1,...,t_n Ereigniszeiten werden zwischen ,(t−1,t](t−1,t](t-1,t] Einzelpersonen verlassen den Prozess nicht zwischen , eine Einzelperson erlebt das Ereignis entweder …
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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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Annahme proportionaler Gefahren
Die Proportional-Hazard-Annahme besagt grundsätzlich, dass sich die Hazard-Rate nicht mit der Zeit ändert. Das heißt, . Wann können wir das annehmen? Was ist, wenn die Gefahrenquoten zu verschiedenen Zeiten: und ? Können wir die proportionale Gefährdungsannahme treffen? Wir haben auch2,4 , 2,36 , 2,27 2,03 log [ h ( t …
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