survival पर टैग किए गए जवाब

मैं एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल का उपयोग करके असतत समय उत्तरजीविता विश्लेषण करने का प्रयास कर रहा हूं, और मुझे यकीन नहीं है कि मैं पूरी तरह से प्रक्रिया को समझता हूं। मैं कुछ बुनियादी सवालों के साथ सहायता की बहुत सराहना करूंगा। यहाँ सेट है: मैं एक समूह में …

18 survival  discrete-data  hazard  kaplan-meier 

मैं कॉक्स आनुपातिक खतरे मॉडल के बारे में सीख रहा हूं। मेरे पास लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल का अनुभव करने के लिए बहुत सारे अनुभव हैं, और इसलिए अंतर्ज्ञान का निर्माण करने के लिए मैं उन मॉडल की तुलना कर रहा हूं coxphजो आर "अस्तित्व" से फिट होने वाले लॉजिस्टिक रिग्रेशन …

17 r  logistic  survival  cox-model  power 

अपडेट : एक और अपडेट के लिए क्षमा करें, लेकिन मुझे आंशिक पॉलीओनॉमियल और प्रतिस्पर्धी जोखिम-पैकेज के साथ कुछ संभावित समाधान मिल गए हैं जिनकी मुझे कुछ मदद चाहिए। समस्या मुझे समय पर निर्भर गुणांक विश्लेषण करने का एक आसान तरीका नहीं मिल रहा है। आर में है। मैं अपने …

17 r  regression  survival  cox-model 

मैं मंथन की भविष्यवाणी करने के लिए एक पूर्वानुमान मॉडल का निर्माण करना चाहता हूं और एक व्यक्ति-काल प्रशिक्षण डेटासेट के लिए फिट किए गए एक असतत समय के जीवित रहने वाले मॉडल का उपयोग करना चाहता हूं (प्रत्येक ग्राहक के लिए एक पंक्ति और जोखिम के समय वे घटना …

17 survival  predictive-models  churn 

मैं आंकड़ों को समझने की कोशिश कर रहा एक मेडिकल छात्र हूँ (!) - तो कृपया कोमल रहें! ;) मैं अस्तित्व विश्लेषण (कपलान-मीयर, लॉग-रैंक और कॉक्स प्रतिगमन) सहित सांख्यिकीय विश्लेषण की एक उचित मात्रा में एक निबंध लिख रहा हूं। मैंने अपने डेटा पर कॉक्स रिग्रेशन चलाया ताकि यह पता …

17 regression  survival  hazard 

दो उत्तरजीविता वक्रों की तुलना को संक्षेप में प्रस्तुत करने का एक तरीका खतरनाक अनुपात (एचआर) की गणना करना है। इस मान की गणना करने के लिए (कम से कम) दो तरीके हैं। लोगानक विधि। कापलान-मायर गणना के रूप में, प्रत्येक समूह में मनाया घटनाओं (मौतें, आमतौर पर) की संख्या …

17 survival  hazard 

मैं एक्चुअरिअल साइंस (विशेष रूप से कॉक्स आनुपातिक खतरा मॉडल के लिए) में मुख्य कार्यों में से प्रत्येक के लिए अंतर्ज्ञान प्राप्त करने की कोशिश कर रहा हूं। यहाँ मेरे पास अभी तक क्या है: f(x)f(x)f(x) : प्रारंभ समय पर शुरू, आप कब मरेंगे की संभावना वितरण। F(x)F(x)F(x) : सिर्फ …

17 probability  survival  hazard 

एक यादृच्छिक जनसंख्या नमूने का सर्वेक्षण किया गया था। उनसे पूछा गया कि क्या वे शाकाहारी भोजन खाते हैं। यदि उन्होंने हां में जवाब दिया, तो उन्हें यह भी बताने के लिए कहा गया कि वे कितने समय से बिना रुके शाकाहारी भोजन कर रहे हैं। मैं शाकाहार की औसत …

16 survival  mean  missing-data  survey  weighted-mean 

मैं उस समीकरण के बारे में उलझन में हूं जो खतरनाक दर की परिभाषा के रूप में कार्य करता है। मुझे इस बात का अंदाजा है कि खतरे की दर क्या है, लेकिन मैं यह नहीं देखता कि समीकरण उस अंतर्ज्ञान को कैसे व्यक्त करता है। यदि xxx एक यादृच्छिक …

16 survival  intuition  hazard 

क्रमपरिवर्तन परीक्षण (इसे रेंडमाइजेशन टेस्ट, री-रैंडमाइजेशन टेस्ट या एक सटीक परीक्षण भी कहा जाता है) बहुत उपयोगी होते हैं और उदाहरण के लिए आवश्यक सामान्य वितरण की धारणा को पूरा करने और काम में आने पर काम में आते t-testहैं। गैर-पैरामीट्रिक परीक्षण की तरह Mann-Whitney-U-testअधिक जानकारी खो जाएगी। हालांकि, इस …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

उत्तरजीविता विश्लेषण के परिणामों का वर्णन करने वाले एक शोधपत्र में मैंने एक कथन पढ़ा है जिसका तात्पर्य है कि सूत्र के प्रयोग से हेजियन अनुपात (HR) का औसत दर्जे का अस्तित्व काल ( और M 2 ) के अनुपात में अनुवाद किया जा सकता है:म1म1M_1म2म2M_2 एचआर = एम1म2एचआर=म1म2HR = …

15 survival  hazard 

मान लीजिए कि हमें निम्नलिखित समस्या दी गई है: भविष्यवाणी करें कि अगले 3 महीनों में कौन से ग्राहक हमारी दुकान में खरीदारी बंद करेंगे। प्रत्येक ग्राहक के लिए हम उस महीने को जानते हैं जब कोई हमारी दुकान में खरीदना शुरू करता है और इसके अलावा हमारे पास मासिक …

15 logistic  survival  cox-model 

मान लीजिए मैंने एक डेटासेट (मॉडल बिल्डिंग डेटासेट) में किसी विशेष बीमारी की घटना के लिए एक भविष्यवाणी मॉडल का निर्माण किया है और अब यह जांचना चाहता हूं कि मॉडल एक नए डेटासेट (सत्यापन डेटासेट) में कितनी अच्छी तरह काम करता है। लॉजिस्टिक रिग्रेशन के साथ बनाए गए मॉडल …

15 predictive-models  cross-validation  survival  roc 

मैं यहां विभिन्न सूत्र ब्राउज़ कर रहा हूं, लेकिन मुझे नहीं लगता कि मेरे सटीक प्रश्न का उत्तर दिया गया है। मेरे पास ~ 50,000 छात्रों का डेटासेट है और उनके छोड़ने का समय है। मैं बड़ी संख्या में संभावित कोवरिएट्स के साथ आनुपातिक खतरों के प्रतिगमन का प्रदर्शन करने …

14 cross-validation  survival  train 

मैं उन प्रतिभागियों के डेटासेट में सर्व-मृत्यु दर के लिए एक भविष्यवाणी मॉडल (कॉक्स पीएच) विकसित करना चाहता हूं, जिनके (लगभग) सभी फॉलो-अप के अंत में मृत्यु हो गई है (जैसे 1-वर्ष)। एक निश्चित समय-बिंदु पर मरने के पूर्ण जोखिम की भविष्यवाणी करने के बजाय, मैं प्रत्येक व्यक्ति के लिए …

14 survival  prediction  cox-model