survival पर टैग किए गए जवाब

मेरे पास फॉर्म का GLMM है: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) जब मैं उपयोग करता हूं drop1(model, test="Chi"), तो मुझे Anova(model, type="III")कार के पैकेज से उपयोग करने की तुलना में अलग-अलग परिणाम मिलते हैं या summary(model)। ये उत्तरार्द्ध दो ही जवाब …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

मैंने बहुत सारे सूत्र दिखाए हैं कि कैसे एक घातांक या वेइबुल वितरण के लिए औसत उत्तरजीविता समय खोजने के लिए, लेकिन मैं लॉग-सामान्य उत्तरजीविता कार्यों के लिए काफी कम किस्मत वाला हूं। निम्नलिखित उत्तरजीविता समारोह को देखते हुए: एस( टी ) = 1 - φ [ ln( t ) …

10 survival 

मैंने कुछ कॉक्स रिग्रेशन मॉडल बनाए हैं और मैं देखना चाहता हूं कि ये मॉडल कितना अच्छा प्रदर्शन करते हैं और मैंने सोचा कि शायद इस लेख के उपयोग के समान आरओसी-कर्व या सी-स्टैटिस्टिक उपयोगी हो सकता है: JN Armitage och JH van der Meulen, "ब्रिटिश कॉलेज ऑफ सर्जरी, वॉल्यूम …

10 r  survival  roc 

मैंने उत्तरजीविता विश्लेषण और जीवन डेटा विश्लेषण के बारे में सुना है, लेकिन बड़ी तस्वीर नहीं मिलती है। मैं सोच रहा था कि वे किन विषयों को कवर कर रहे हैं? क्या यह शुद्ध आँकड़े हैं, या कुछ विशिष्ट क्षेत्र के आंकड़ों का सिर्फ आवेदन है? क्या जीवन की तारीख …

10 survival  mathematical-statistics 

मुझे कॉक्स PH मॉडल के संदर्भ में आनुपातिक खतरों के परीक्षण के बारे में पता है, लेकिन मुझे पैरामीट्रिक मॉडल से संबंधित कुछ भी सामना नहीं करना पड़ा है? क्या कुछ पैरामीट्रिक मॉडल की PH धारणा का परीक्षण करने का एक व्यावहारिक तरीका है? ऐसा लगता है कि वहाँ दिया …

10 survival  assumptions  proportional-hazards 

प्रसंग मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि आर का कॉक्सफ़ () विषयों के लिए दोहराई गई प्रविष्टियों को स्वीकार करता है और संभालता है (या यदि आप चाहें तो रोगी / ग्राहक)। कुछ लोग इसे लंबे प्रारूप कहते हैं, अन्य इसे 'दोहराए गए उपाय' कहते हैं। उदाहरण …

10 r  repeated-measures  survival  cox-model  frailty 

मैंने एक लेख प्रस्तुत किया, जो उत्तरजीविता विश्लेषण करने के अनुचित तरीके के कारण खारिज कर दिया गया था। रेफरी ने इसके अलावा कोई अन्य विवरण या स्पष्टीकरण नहीं छोड़ा: "समय के रुझान पर अस्तित्व विश्लेषण को सेंसर करने के अधिक परिष्कृत तरीकों की आवश्यकता होती है।" प्रश्न: क्या पिछले …

10 regression  survival  incidence-rate-ratio  interval-censoring 

मैं आर में एक असतत समय मॉडल फिट करने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि यह कैसे करना है। मैंने पढ़ा है कि आप विभिन्न चर में निर्भर चर को व्यवस्थित कर सकते हैं, प्रत्येक समय-अवलोकन के लिए, और glmएक लॉगिट या क्लॉगलॉग लिंक के …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

यह सिर्फ एक उदाहरण है कि मैं कई बार आया हूं, इसलिए मेरे पास कोई नमूना डेटा नहीं है। R में एक रैखिक प्रतिगमन मॉडल चलाना: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1एक सतत चर है। x2श्रेणीबद्ध है और इसके तीन मान हैं "उदा", "मध्यम" और "उच्च"। हालाँकि R …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction 

मैं बार-बार द्विआधारी परिणामों का उपयोग करके एक समय-से-घटना विश्लेषण से निपटने की कोशिश कर रहा हूं। माना कि समय-समय पर घटना को दिनों में मापा जाता है, लेकिन फिलहाल हम हफ्तों के लिए विवेक रखते हैं। मैं बार-बार द्विआधारी परिणामों का उपयोग करके एक कापलान-मायर अनुमानक (लेकिन कोवरिएट्स के …

9 mixed-model  survival  random-effects-model  recurrent-events 

आर में, मैं कैंसर रोगियों का उत्तरजीविता डेटा विश्लेषण कर रहा हूं। मैं CrossValidated और अन्य स्थानों में अस्तित्व विश्लेषण के बारे में बहुत उपयोगी सामग्री पढ़ रहा हूं और मुझे लगता है कि मैं समझ गया कि कॉक्स प्रतिगमन परिणामों की व्याख्या कैसे करें। हालांकि, एक परिणाम अभी भी …

9 r  survival  cox-model  kaplan-meier 

आप कॉक्स आनुपातिक खतरे वाले मॉडल से उत्तरजीविता वक्र की व्याख्या कैसे करते हैं? इस खिलौना उदाहरण में, मान लें कि हमारे पास डेटा ageमें परिवर्तनशील पर एक कॉक्स आनुपातिक खतरा मॉडल है kidney, और उत्तरजीविता वक्र उत्पन्न करता है। library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() उदाहरण …

9 r  survival  cox-model  likelihood  machine-learning  deep-learning  generative-models  machine-learning  reinforcement-learning  q-learning  regression  multicollinearity  convergence  beta-distribution  bernoulli-distribution  machine-learning  self-study  pattern-recognition  neural-networks  stochastic-processes  linear 

उत्तरजीविता विश्लेषण में, आप एक आरवी के अस्तित्व के समय को तेजी से वितरित करने के लिए । अब ध्यान में रखते हुए कि मेरे पास rv के "परिणाम" हैं । इन परिणामों के केवल कुछ अनुपात वास्तव में "पूरी तरह से महसूस किए गए" हैं, अर्थात शेष अवलोकन अभी …

9 maximum-likelihood  references  survival  censoring  exponential-family 

मैं उत्तरजीविता विश्लेषण के लिए एक नवागंतुक हूं, हालांकि मुझे वर्गीकरण और प्रतिगमन में कुछ ज्ञान है। प्रतिगमन के लिए, हमारे पास MSE और R वर्ग आँकड़े हैं। लेकिन हम यह कैसे कह सकते हैं कि उत्तरजीविता मॉडल A, जीवित मॉडल B के अलावा कुछ प्रकार के चित्रमय भूखंडों (KM …

9 regression  survival  goodness-of-fit  cart  rpart 

मैं एक कॉक्स आनुपातिक खतरों मॉडल से बचने का समय उत्पन्न करना चाहता हूं जिसमें समय पर निर्भर कोवरिएट होता है। मॉडल है h(t|Xi)=h0(t)exp(γXi+αmi(t))ज(टी|एक्समैं)=ज0(टी)exp⁡(γएक्समैं+αममैं(टी))h(t|X_i) =h_0(t) \exp(\gamma X_i + \alpha m_{i}(t)) जहाँ Binomial (1,0.5) और ।Xiएक्समैंX_imi(t)=β0+β1Xi+β2Xitममैं(टी)=β0+β1एक्समैं+β2एक्समैंटीm_{i}(t)=\beta_0 + \beta_1 X_{i} + \beta_2 X_{i} t सही पैरामीटर मानों का उपयोगγ=1.5,β0=0,β1=−1,β2=−1.5,h0(t)=1γ=1.5,β0=0,β1=−1,β2=−1.5,h0(t)=1\gamma = 1.5, \beta_0 …

9 r  survival  cox-model  time-varying-covariate