Perguntas com a marcação «hazard»

A taxa de risco é a taxa instantânea na qual as unidades que sobreviveram até o momento morrem em . A razão de risco é a razão de 2 perigos especificados. tt

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Perigo da linha de base de Cox
Digamos que eu tenha um conjunto de dados de "cateter renal". Estou tentando modelar uma curva de sobrevivência usando um modelo de Cox. Se eu considerar um modelo de Cox: preciso da estimativa do risco da linha de base. Usando a função interna do pacote R , posso fazer isso …
19 r  cox-model  hazard 
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Como interpreto Exp (B) na regressão de Cox?
Eu sou um estudante de medicina tentando entender estatística (!) - então, por favor, seja gentil! ;) Estou escrevendo um ensaio contendo uma boa quantidade de análise estatística, incluindo análise de sobrevivência (regressão de Kaplan-Meier, Log-Rank e Cox). Fiz uma regressão de Cox nos meus dados, tentando descobrir se encontro …
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Intuição por trás da taxa de risco
Estou confuso sobre a equação que serve como a definição da taxa de risco. Tenho a ideia de qual é a taxa de risco, mas não vejo como a equação expressa essa intuição. Se é uma variável aleatória que representa o ponto do tempo de morte de alguém em um …
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Quais são as opções no modelo de regressão de risco proporcional quando os resíduos de Schoenfeld não são bons?
Estou fazendo uma regressão de riscos proporcionais de Cox em R usando coxph, que inclui muitas variáveis. Os resíduos de Martingale parecem ótimos, e os resíduos de Schoenfeld são ótimos para QUASE todas as variáveis. Existem três variáveis ​​cujos resíduos de Schoenfeld não são planos e a natureza das variáveis …
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Variável categórica de regressão linear R valor "oculto"
Este é apenas um exemplo que encontrei várias vezes, portanto não tenho dados de amostra. Executando um modelo de regressão linear em R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1é uma variável contínua. x2é categórico e possui três valores, por exemplo, "Baixo", "Médio" e "Alto". No entanto, a saída …
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 
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Calcular curva ROC para dados
Portanto, tenho 16 ensaios em que estou tentando autenticar uma pessoa de uma característica biométrica usando a Distância de Hamming. Meu limite está definido como 3,5. Meus dados estão abaixo e apenas o teste 1 é um verdadeiro positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 
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