Questions marquées «survival»

L'analyse de survie modélise les données de temps avant événement, généralement le temps de décès ou d'échec. Les données censurées sont un problème courant pour les analyses de survie.


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Comment les modèles d'apprentissage automatique (GBM, NN, etc.) peuvent-ils être utilisés pour l'analyse de survie?
Je sais que les modèles statistiques traditionnels comme la régression des risques proportionnels de Cox et certains modèles de Kaplan-Meier peuvent être utilisés pour prédire jours jusqu'à la prochaine occurrence d'une panne par exemple d'événements , etc. -à- dire l' analyse de survie Des questions Comment la version de régression …


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L'ajustement du modèle de Cox avec des strates et l'interaction strate-covariable diffère-t-il de l'ajustement de deux modèles de Cox?
Dans Regression Modeling Strategies de Harrell (deuxième édition), il y a une section (S. 20.1.7) traitant des modèles de Cox, y compris une interaction entre une covariable dont nous voulons également estimer l'effet principal sur la survie (âge dans l'exemple ci-dessous) et un covariable dont nous ne voulons pas estimer …



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Package GBM vs Caret utilisant GBM
J'ai ajusté le modèle à l'aide caret, mais j'ai ensuite réexécuté le modèle à l'aide du gbmpackage. Je crois comprendre que le caretpackage utilise gbmet que la sortie doit être la même. Cependant, un simple test rapide utilisant data(iris)montre une différence dans le modèle d'environ 5% en utilisant RMSE et …



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Comment estimer la fonction de risque de base dans le modèle de Cox avec R
J'ai besoin d'estimer la fonction de risque de base dans un modèle de Cox dépendant du tempsλ0(t)λ0(t)\lambda_0(t) λ(t)=λ0(t)exp(Z(t)′β)λ(t)=λ0(t)exp⁡(Z(t)′β)\lambda(t) = \lambda_0(t) \exp(Z(t)'\beta) Pendant que je suivais le cours de survie, je me souviens que la dérivée directe de la fonction de risque cumulatif ( ) ne serait pas un bon estimateur …
13 r  survival  cox-model 



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Comparez deux courbes de survie pour les données appariées
Je veux comparer deux méthodes différentes pour détecter un changement d'état dans une analyse de survie. Un groupe de sujets est suivi pendant une période plus longue (plusieurs années) et deux méthodes d'examen ont été utilisées pour déterminer si un changement de statut s'est produit; une méthode a été utilisée …

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Différences entre PROC Mixed et lme / lmer en R - degrés de liberté
Remarque: cette question est une rediffusion, car ma question précédente a dû être supprimée pour des raisons juridiques. En comparant PROC MIXED de SAS avec la fonction lmedu nlmepackage dans R, je suis tombé sur des différences assez confuses. Plus précisément, les degrés de liberté dans les différents tests diffèrent …
12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

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Comment comparer la survie médiane entre les groupes?
J'examine la survie médiane en utilisant Kaplan-Meier dans différents états pour un type de cancer. Il existe de grandes différences entre les États. Comment puis-je comparer la survie médiane entre tous les États et déterminer lesquels sont significativement différents de la survie médiane moyenne à travers le pays?

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