cox-regression

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我有一個包含生存數據和幾個缺失協變量的數據集。我已經成功應用鼠標包來使用mice()函數來輸入m個數據集，創建了一個imputationList對象，並在每個m數據集上應用了一個Cox PH模型。隨後，我使用MIcombine()函數彙總了結果。這導致我的問題：我如何得到每個協變量的彙總估計的p值？它們是否隱藏在MIcombine對象內的某處？我知道p值不是萬能的，但報告沒有相應p值的估計和置

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xtable中的Cox迴歸輸出 - 選擇行/列並添加置信區間

我不想將輸出從cox迴歸導出到表中，然後我可以將其放入我的文章中。我想去做最好的辦法就是用xtable： library(survival) data(pbc) fit.pbc <- coxph(Surv(time, status==2) ~ age + edema + log(bili) + log(protime) + log(albumin), data=pbc) summ

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如何訪問cox.zph組件

我想用的cox.zph的P值Sweave文檔中，這樣的事情： <<echo=FALSE,results=tex>>= campo = campos[1] m1=coxph(Surv(TimeVar,EventVar)~Factor) z=cox.zph(m1) …. @ 如果我分配一個對象print(cox.zph(m1))： temp = print(cox.zph(m1))

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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？

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MATLAB中的Cox迴歸

我知道MATLAB中有COXPHFIT函數可以做Cox迴歸，但是我在理解如何應用它時遇到了問題。 1）如何比較兩組樣本中存活天數（survdays），審查（cens）和某些預測值（x）？邏輯變量由groups定義。組有不同數量的樣本。 2）coxphfit的基線參數是多少？我確實閱讀過文檔，但我應該如何正確選擇基準？如果你知道一個有關醫療生存數據的詳細例子的網站，那將是非常好的。我發現只有Mat

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從coxme物體（R）提取AIC

我正在使用軟件包coxme，並且我想從模型中提取AIC，以便選擇最好的一個。 1）我沒有找到如何直接做到這一點，我認爲這是不可能的，沒有改變函數coxme（）的代碼，但我會很高興做錯了，讓我知道如果我是！ 2）我看着功能與命令代碼： coxme:::print.coxme 爲了增加一個變量來庫存AIC，看到代碼，但如果我把它叫做「coxme2」爲例（我只加coxme2 < - 在開始時），並嘗

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使用coxme對象（R）的前進過程

我正在研究心臟移植數據，我必須在R中構建一個Cox混合模型。由於它是爲此目的而設計的，我選擇使用coxme包，但我很難選擇我的模型。我想使用轉發程序，但它不適用於coxme對象。我在這裏問了另一個問題，他的答案讓我可以訪問step()的代碼來修改它，所以它適用於coxme型號。然而，這是非常困難的（至少對我來說），因爲功能相當複雜（這絕對不只是修改exctractAIC()，還有許多其他功能需要適

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產生類似的方式爲「survfit」對象「coxph」對象的數據表

當我使用summary()了survfit對象，我得到一個不錯的data.frame與列 time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI 但summary()上一個coxph對象給出了不同的結果。我認識到函數在不同的對象類上的工作方式不同，但有沒有一種命令可以在coxph上工作，其方式類似summary()在surv

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任何免費的Java庫執行Cox的比例風險迴歸

有沒有人知道任何有Cox的比例風險迴歸，除了JavaStat，這是相當緩慢的圖書館...請讓我知道。問候

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R coxph（）警告：Loglik在變量前收斂

我在使用coxph（）時遇到了一些麻煩。我有兩個分類變量：性別和可能原因，我想用作預測變量。性別只是典型的男性/女性，但可能的原因有5個選項。我不知道警告消息有什麼問題。爲什麼cofidence間隔從0到Inf並且p值如此之高？下面的代碼和輸出： > my_coxph <- coxph(Surv(tempo,status) ~ factor(Sexo)+ factor(Causa.prova