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我想爲我的數據選擇頂級Cox比例危害模型時,使用類似於(如果不是實際)程序R中的跳轉包中的regsubsets的函數。這可能嗎?如果是這樣的功能已經存在?我可以爲R中的Cox比例危險模型執行所有子集變量選擇嗎?
我想爲我的數據選擇頂級Cox比例危害模型時,使用類似於(如果不是實際)程序R中的跳轉包中的regsubsets的函數。這可能嗎?如果是這樣的功能已經存在?我可以爲R中的Cox比例危險模型執行所有子集變量選擇嗎?
我猜你已經很熟悉下面的...如果你正在使用AIC作爲你的標準爲「頂級模特」,那麼這將是一個合理的起點:
library(survival)
data(colon)
c1 <- coxph(Surv(time=time, event=status) ~
as.factor(extent) + age + sex, data=colon)
step(c1)
注意事項如果你有缺失的值(NA
)當然可能有一個更好的模型,這種方法沒有發現,但有少量的潛在預測因素,你不可能錯過它。如上所述(感謝@DWin)關於使用數字方法在知情意見可能更可靠的情況下使用。
你應該首先嚴肅地質疑這是否是一個好主意。 –
你推薦什麼樣的模型選擇程序?在我接受模型作爲「最好」之前,看看競爭模型有多接近是不恰當的? – marcellt
你應該首先考慮調查領域的基礎科學。除非目標明確,否則不可能推薦「最佳程序」。 –