cox-regression

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    我想使用tmerge()函數來轉換數據集以用於Cox迴歸框架的Andersen-Gill擴展重複的事件。見Therneau的excellent vignette。 我想說明的是,個人不受事件發生後30天重複的事件,也就是我想單獨退出的風險暫時設置,例如,如果當個人是不是在事件發生風險,它被忽略。 原始方法是迭代地添加所有事件,然後簡單地將30添加到tstart變量。但是,這可能導致實例爲tstar

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    我很困惑如何調整coxph函數中的變量。我知道可以使用strata()進行分層,但是如何調整變量? 線性模型中,可以通過以下 (這裏有一個我從這個link看到例子) fit.diamOnMachine <- lm(diameter˜machine) diam.adjusted <- residuals(fit.diamOnMachine) fit.diamadjmach <- lm(stren

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    我已經運行Cox迴歸,使用survival包來計算暴露A的死亡風險比。我發現age變量違反了比例風險假設(與cox.zph)並使用strata(age)分層進一步模型的年齡。 我需要age變量的參數估計值,以及方差和協方差矩陣(以計算費率提升期間)......我不知道在哪裏找到它們! 我錯過了什麼,或者我誤解了什麼strata正在做什麼? 這裏是一個重複的例子,使用從survival包lung數據

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    我安裝了Cox模型,然後使用cox.zph測試了比例風險假設。 我使用ggcoxzph繪製了縮放的Schoenfeld殘差,結果非常整齊,我想保存它。 由於我的變量是一個因子,因此ggcoxzph會返回一個由4個圖組成的網格,並且Global pvalue位於頂部。 > coxt %>% cox.zph %>% ggcoxzph %>% class [1] "ggcoxzph" "ggsurv"

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    我正在第一次嘗試Julia中的JuMP.jl,似乎無法解決錯誤。這是我的設置。 使用DataFrames,DataFramesMeta,跳躍,Ipopt #time to event times = [143,164,188,189,190,192,206,209,213,216,220,227,230,234,246,265,304,216,244, 142,156,163,198,205,

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    我在將方程轉換爲代碼方面經驗不足。我被卡在將Juul中部分可能性的分數函數轉換爲代碼以在JuMP中進行評估。 score function其中,當在0解決beta時,是最大值。 我做了一個簡單的小數據集。 Using DataFrames, DataFramesMeta, JuMP, Ipopt #build DataFrame times = [6,7,10,15,19,25] is_ce

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    我有以下生存數據集,我希望在每年的1月1日之前將時間間隔分開。例如,對於personid 1220,我會在1912-01-01,1913-01-01,1914-01-01,1915-01-01進行拆分。我試圖使用survSplit,但他們只能做數字向量。如果有其他方法,請讓我知道嗎? 在下面的數據集中,time = EndDate - StartDate。這是我到目前爲止: test.ts <-

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    我想使用Coxph R函數爲Cox比例風險模型獲得從懲罰性R軟件包中獲得的肺數據集的預測。 我有以下示例代碼。 library(survival) library(pec) library(penalized) data("lung") data <- lung trainind <- sample(1:n,n*0.7) testind <- (1:n)[-trainind

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    我自教過我幾天後,我陷入了一個cox迴歸分析。 我管理使用cut()函數到每個連續的變量我有分成2個分類組。 現在我想知道是否可以在cox迴歸分析中單獨合併這些類別。例如:我有3個變量(A,B,C),每個變量由2個類別組成:A-,A + & B-,B + & C-,C +。現在,如果我運行命名變量的coxph(),我只能得到「+」類別的結果(據我瞭解是因爲「 - 」類別被用作參考組)。然而,由於C

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    我每次運行使用R中的生存包的Cox模型時都會收到以下錯誤。此錯誤在最近幾天內出現。爲了說明這個錯誤,我使用它在https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/survival/html/coxph.html給出一個標準的例子命令: # Fit a stratified model, clustered on patients library(survi