Statistiques et Big Data cox-model

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Comment interpréter une courbe de survie du modèle de risque de Cox?

Comment interprétez-vous une courbe de survie à partir du modèle de risque proportionnel cox? Dans cet exemple de jouet, supposons que nous ayons un modèle de risque proportionnel cox sur agevariable dans les kidneydonnées et générons la courbe de survie. library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() Par …

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Comment générer des données de survie avec des covariables dépendantes du temps en utilisant R

Je veux générer le temps de survie à partir d'un modèle de risques proportionnels de Cox qui contient une covariable dépendante du temps. Le modèle est h(t|Xi)=h0(t)exp(γXi+αmi(t))h(t|Xi)=h0(t)exp⁡(γXi+αmi(t))h(t|X_i) =h_0(t) \exp(\gamma X_i + \alpha m_{i}(t)) où est généré à partir de Binomial (1,0,5) et .m i ( t ) = β 0 …

9 r survival cox-model time-varying-covariate

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Structure des données et appel de fonction pour les données d'événements récurrents avec des variables dépendantes du temps

J'essaie d'estimer l'effet de 2 médicaments ( drug1, drug2) sur la probabilité de chute d'un patient ( event). Les patients peuvent tomber plus d'une fois et peuvent être mis ou retirés des médicaments à tout moment. Ma question est de savoir comment les données doivent être structurées en fonction de …

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Modèle à risques proportionnels de Cox censuré par intervalles dans R

Étant donné les temps de survie à censure par intervalles, comment puis-je effectuer un modèle Cox PH à censure par intervalles dans R? Une recherche rseek révèle le package intcox, qui n'existe plus dans le Rréférentiel. Je suis presque certain que la coxphfonction dans le survivalpackage ne peut pas gérer …

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Comment comparer les événements observés aux événements attendus?

Supposons que j'ai un échantillon de fréquences de 4 événements possibles: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 et j'ai les probabilités attendues que mes événements se produisent: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Avec la somme des fréquences …

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Modèle de risque proportionnel de Cox et interprétation des coefficients lorsqu'une interaction avec des cas plus élevés est impliquée

Voici le résumé-sortie du modèle de Coxph que j'ai utilisé (j'ai utilisé R et la sortie est basée sur le meilleur modèle final, c'est-à-dire que toutes les variables explicatives significatives et leurs interactions sont incluses): coxph(formula = Y ~ LT + Food + Temp2 + LT:Food + LT:Temp2 + Food:Temp2 …

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Modèle de risque proportionnel de Cox et échantillon non sélectionné au hasard

Existe-t-il des méthodes pour corriger le biais dans le modèle de risque proportionnel de Cox causé par un échantillon non sélectionné au hasard (quelque chose comme la correction de Heckman)? Contexte : Disons que la situation se présente comme suit: - Au cours des deux premières années, tous les clients …

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Graphique de prédiction différent de coxph de survie et rms cph

J'ai créé ma propre version légèrement améliorée du termplot que j'utilise dans cet exemple, vous pouvez le trouver ici . J'ai déjà posté sur SO mais plus j'y pense, plus je pense que cela est probablement plus lié à l'interprétation du modèle des risques proportionnels de Cox qu'au codage réel. …

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Quelle est la différence entre les différents types de résidus dans l'analyse de survie (régression de Cox)?

Je suis relativement nouveau dans l'analyse de survie. On m'a conseillé de rechercher et d'apprendre les résidus de Schoenfeld dans le cadre d'un diagnostic de modèle pour voir si l'hypothèse de risque proportionnel était satisfaite. En recherchant ceci, j'ai vu des références à de nombreux types de résidus, notamment: Cox-Snell …

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Calculer les taux d'incidence à l'aide du modèle de poisson: relation avec le rapport de risque du modèle Cox PH

Je veux calculer les taux d'incidence à présenter le long des ratios de risque afin de présenter des mesures de risque relatives et absolues. J'ai vu dans d'autres études que de tels taux d'incidence peuvent être calculés en utilisant des modèles de poisson avec un temps de suivi dans le …

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Ajustez tout ce que vous avez dans le score de propension?

J'ai une question méthodologique et, par conséquent, aucun échantillon de jeu de données n'est joint. Je prévois de faire une régression de Cox ajustée au score de propension qui vise à examiner si un certain médicament réduira le risque de résultat. L'étude est observationnelle, comprenant 10 000 individus. L'ensemble de …

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Comment effectuer une SVD pour imputer des valeurs manquantes, un exemple concret

J'ai lu les excellents commentaires sur la façon de traiter les valeurs manquantes avant d'appliquer SVD, mais j'aimerais savoir comment cela fonctionne avec un exemple simple: Movie1 Movie2 Movie3 User1 5 4 User2 2 5 5 User3 3 4 User4 1 5 User5 5 1 5 Étant donné la matrice …

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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Comment évaluer l'hypothèse de risques proportionnels pour une variable continue

J'ai un problème avec la vérification des hypothèses pour une variable continue dans un modèle à risques proportionnels. Si une variable était un facteur à plusieurs niveaux, je pourrais alors utiliser le test de logrank ou vérifier si les transformations log (-log) des courbes de survie sont parallèles. Mais que …

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Analyse de survie en R avec données tronquées à gauche

Je fais une analyse de survie en R avec le survivalpackage. Je pense que je travaille avec des données tronquées à gauche, mais je ne sais pas exactement comment les gérer. J'ai une cohorte de patients diagnostiqués entre 1990 et 2012. Tous les patients ont une heure de diagnostic bien …

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Régression de Cox à grande échelle avec R (Big Data)

J'essaie d'exécuter une régression de Cox sur un échantillon de données de 2 000 000 lignes comme suit en utilisant uniquement R. Il s'agit d'une traduction directe d'un PHREG dans SAS. L'échantillon est représentatif de la structure de l'ensemble de données d'origine. ## library(survival) ### Replace 100000 by 2,000,000 test …

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