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 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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Censure d'intervalle
J'ai exécuté une courbe de survie de censure d'intervalle avec R, JMP et SAS. Ils m'ont tous deux donné des graphiques identiques, mais les tableaux différaient un peu. Voici le tableau que JMP m'a donné. Start Time End Time Survival Failure SurvStdErr . 14.0000 1.0000 0.0000 0.0000 16.0000 21.0000 0.5000 …
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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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Nom du phénomène sur les parcelles CDF estimées de données censurées
Mon ensemble de données contient deux variables (plutôt fortement corrélées) (temps d'exécution de l'algorithme) et (nombre de nœuds examinés, peu importe). Les deux sont fortement corrélés par conception, car l'algorithme peut gérer environ nœuds par seconde.tttnnnccc L'algorithme a été exécuté sur plusieurs problèmes, mais il a été mis fin si …
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Application appropriée de l'analyse de survie
J'ai une expérience qui produira des observations du temps jusqu'à ce qu'un événement se produise. Certaines propriétés de base sont que Nous comptons le nombre d'événements qui se sont produits à un moment donné .t1,...,tnt1,...,tnt_1,...,t_n Les heures des événements sont censurées par intervalles, entre ,(t−1,t](t−1,t](t-1,t] Les individus ne quitteront pas …
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Taille de l'échantillon et méthodes de validation croisée pour les modèles prédictifs de régression de Cox
J'ai une question que je voudrais poser à la communauté. On m'a récemment demandé de fournir une analyse statistique pour une étude pronostique des marqueurs tumoraux . J'ai principalement utilisé ces deux références pour guider mon analyse: McShane LM et al. Rapports de recommandations pour les études pronostiques des marqueurs …
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Hypothèse des risques proportionnels
L'hypothèse des risques proportionnels indique essentiellement que le taux de risque ne varie pas avec le temps. C'est-à-dire, . Quand peut-on assumer cela? Que se passe-t-il si les ratios de risque à différents moments sont: et 2,03 ? Pouvons-nous faire l'hypothèse des risques proportionnels? Nous avons également \ log [h …
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Comment puis-je générer des prédictions à partir du package randomSurvivalForest dans R?
J'essaie d'utiliser le randomSurvivalForestpackage Rpour prédire le prochain événement d'une série d'événements (en utilisant res <- predict(fit,v)), mais tout ce que j'obtiens, c'est un total de% de survivants et ensuite le risque cumulatif pour chaque individu dans le res$ensemble. Puis-je l'utiliser pour prédire / générer des valeurs correspondant à ce …
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