survival पर टैग किए गए जवाब

मैं एक खिलौना उत्तरजीविता (घटना के लिए समय) डेटा बनाना चाहता हूं जो सही सेंसर है और आनुपातिक खतरों और निरंतर आधारभूत खतरे के साथ कुछ वितरण का पालन करता है। मैंने डेटा निम्नानुसार बनाया है, लेकिन मैं अनुमानित जोखिम अनुपात प्राप्त करने में असमर्थ हूं जो नकली डेटा के …

12 survival  cox-model  monte-carlo 

मैं फिशर सटीक परीक्षण को बेहतर तरीके से समझना चाहता था, इसलिए मैंने निम्नलिखित खिलौना उदाहरण तैयार किया, जहां एफ और एम पुरुष और महिला से मेल खाते हैं, और n और y इस तरह से "सोडा की खपत" से मेल खाती है: > soda_gender f m n 0 5 …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

यह कुछ समय के लिए जाना जाता है कि सबसे कम उम्र जिस पर शतरंज खिलाड़ी ग्रैंडमास्टर खिताब के लिए अर्हता प्राप्त करने में कामयाब रहे, 1950 के दशक से काफी कम हो गया है, और वर्तमान में लगभग 30 खिलाड़ी हैं जो अपने 15 वें जन्मदिन से पहले ग्रैंडमास्टर …

11 survival  bias  population  censoring  subset 

मैं एक कंप्यूटर गेम में इस वितरण में आया था और इसके व्यवहार के बारे में अधिक जानना चाहता था। यह निर्णय के रूप में आता है कि क्या खिलाड़ी के कार्यों की संख्या के बाद एक निश्चित घटना होनी चाहिए। इससे आगे का विवरण प्रासंगिक नहीं है। यह अन्य …

11 probability  distributions  survival  discrete-data 

मेरे पास निम्नलिखित कॉक्स PH मॉडल है: (समय, घटना) ~ एक्स + वाई + जेड मैं अनुमानित खतरे की दरें प्राप्त करना चाहूंगा (मैं खतरनाक दरों के बारे में बात कर रहा हूं न कि जोखिम अनुपात) X, के विशिष्ट मूल्य दिए गए हैं Y, और Z। मुझे पता है …

11 r  survival  hazard  cox-model 

अगर मैं अनुमान लगाता हूं कि एक जीन हस्ताक्षर पुनरावृत्ति के कम जोखिम वाले विषयों की पहचान करेगा, जो कि 0.5% (0.5 का खतरा अनुपात) की आबादी के 20% में घटना की दर में कमी है और मैं पूर्वव्यापी अध्ययन से नमूने का उपयोग करने का इरादा रखता है नमूना …

11 survival  power-analysis  genetics 

मैं सोच रहा हूं कि मैं किस तरह से वेबुल वितरण जीवनकाल के एक नमूने का अनुकरण कर सकता हूं, जिसमें टाइप I दाएं-सेंसर किए गए अवलोकन शामिल हैं। उदाहरण के लिए, n = 3, आकार = 3, स्केल = 1 और सेंसरिंग दर = .15, और सेंसरिंग समय = …

11 r  survival  simulation  random-generation 

समय-दर-घटना उत्तरजीविता डेटा के कॉक्स आनुपातिक खतरे मॉडलिंग करते समय प्रवृत्ति स्कोर वेटिंग (IPTW) के बारे में: मेरे पास संभावित रजिस्ट्री डेटा है जहां हम एक दवा के उपचार प्रभाव को देखने में रुचि रखते हैं जो कि ज्यादातर मामलों में मरीज पहले से ही बेसलाइन पर ले रहे थे। …

11 r  survival  cox-model  propensity-scores 

मैं उत्तरजीविता के विश्लेषणों पर थोड़ा पढ़ रहा हूं और अधिकांश पाठ्यपुस्तकें बताती हैं कि h(t)=limΔt→0P(t&lt;T≤t+Δt|T≥t)Δt=f(t)1−F(t)(1)h(t)=limΔt→0P(t&lt;T≤t+Δt|T≥t)Δt=f(t)1−F(t)(1)h(t)= \lim_{ \Delta t \rightarrow 0} \frac{P(t < T \leq t+\Delta t |T \geq t )}{ \Delta t} =\frac{f(t)}{1-F(t)} (1) जहां h(t)h(t)h(t) खतरा दर है, f(t)=limΔt→0P(t&lt;T≤t+Δt)Δt(2)f(t)=limΔt→0P(t&lt;T≤t+Δt)Δt(2)f(t)=\lim_{\Delta t \rightarrow 0} \frac{P(t < T \leq t+\Delta t)}{ …

11 survival 

मैं उत्तरजीविता विश्लेषण के लिए नया हूं और मैंने हाल ही में सीखा है कि एक निश्चित लक्ष्य को पूरा करने के लिए अलग-अलग तरीके हैं। मुझे इन विधियों के वास्तविक कार्यान्वयन और उपयुक्तता में दिलचस्पी है। मुझे पारंपरिक कॉक्स आनुपातिक-खतरों के साथ प्रस्तुत किया गया था , त्वरित विफलता …

10 r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model 

मेरे पास प्रत्येक राउंड के बाद सट्टेबाजी के साथ 5 राउंड से अधिक दांव जीतने और हारने की श्रृंखला पर डेटा है। मैं डेटा प्रदर्शित करने के लिए निम्नलिखित की तरह एक निर्णय पेड़ का उपयोग कर रहा हूं। पेड़ के शीर्ष की ओर नोड्स वे हैं जो जीतने वाले …

10 t-test  survival  panel-data  time-varying-covariate 

एक साधारण उदाहरण के लिए मान लें कि दो रैखिक प्रतिगमन मॉडल हैं मॉडल 1 है तीन भविष्यवक्ताओं, x1a, x2b, औरx2c मॉडल 2 में मॉडल 1 से तीन और दो अतिरिक्त भविष्यवक्ता हैं x2aऔरx2b वहाँ एक जनसंख्या प्रतिगमन समीकरण जहां जनसंख्या विचरण समझाया है मॉडल 1 के लिए और मॉडल …

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survivalमें पैकेज Rप्रकट होता है सतत समय अस्तित्व मॉडल पर ध्यान दें। मैं एक आनुपातिक खतरे के मॉडल के एक असतत समय संस्करण का आकलन करने में दिलचस्पी रखता हूं, पूरक लॉग-लॉग मॉडल। मेरे पास एक सरल सीधा अस्तित्व मॉडल है, जिसमें सरल दाहिने सेंसर हैं। मुझे पता है कि …

10 r  survival 

मैं एक बीमारी (मृत-जीवित) के परिणाम पर गर्भावस्था के प्रभाव को मॉडलिंग कर रहा हूं। निदान के समय के बाद लगभग 40% रोगी गर्भवती हो गए-लेकिन समय पर विभिन्न बिंदुओं पर। अब तक मैंने केएम प्लॉट किए हैं जो जीवित रहने पर गर्भावस्था के स्पष्ट सुरक्षात्मक प्रभाव दिखाते हैं और …

10 survival 

यदि मेरे पास रोग मुक्त अस्तित्व डेटा है (परिभाषित किया गया है कि किसी विशेष बीमारी का निदान किया गया है या नहीं, तो उस घटना या समय का पालन करने के लिए नुकसान के साथ) और समग्र उत्तरजीविता डेटा भी है, मैं उन मौतों से कैसे निपटूं जो बिना …

10 regression  survival  epidemiology