Perguntas com a marcação «survival»

Para um estudo de simulação, eu tenho que gerar variáveis ​​aleatórias que mostram uma correlação pré-definida (população) com uma variável existente YYY. Examinei os Rpacotes copulae CDVineque podem produzir distribuições multivariadas aleatórias com uma determinada estrutura de dependência. No entanto, não é possível corrigir uma das variáveis ​​resultantes em uma …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

Fiquei me perguntando se existe uma maneira de dizer a probabilidade de algo falhar (um produto) se tivermos 100.000 produtos em campo por 1 ano e sem falhas? Qual é a probabilidade de um dos próximos 10.000 produtos vendidos falhar?

50 probability  survival  binomial 

Gostaria de saber se existem pacotes para python capazes de executar análises de sobrevivência. Eu tenho usado o pacote de sobrevivência em R, mas gostaria de portar meu trabalho para python.

46 survival  python 

Estou fazendo uma regressão multivariada de Cox, tenho minhas variáveis ​​independentes significativas e valores beta. O modelo se ajusta muito bem aos meus dados. Agora, eu gostaria de usar meu modelo e prever a sobrevivência de uma nova observação. Não estou claro como fazer isso com um modelo de Cox. …

38 regression  survival  prediction  cox-model 

Estou aprendendo a análise de sobrevivência deste post na UCLA IDRE e fui enganado na seção 1.2.1. O tutorial diz: ... se se sabia que os tempos de sobrevivência eram distribuídos exponencialmente , então a probabilidade de observar um tempo de sobrevivência ... Por que se supõe que os tempos …

36 distributions  survival  assumptions  exponential 

Estou procurando um bom livro / tutorial para aprender sobre análise de sobrevivência. Também estou interessado em referências sobre como fazer análise de sobrevivência em R.

33 r  survival  references 

Digamos que possuo 1000 componentes e coletei dados sobre quantas vezes eles registram uma falha e cada vez que registraram uma falha, também acompanho quanto tempo minha equipe levou para corrigir o problema. Em resumo, registrei o tempo de reparo (em segundos) para cada um desses 1000 componentes. Os dados …

31 distributions  data-visualization  survival  reliability  distribution-identification 

Vou explicar meu problema com um exemplo. Suponha que você queira prever a renda de um indivíduo, com alguns atributos: {Idade, Sexo, País, Região, Cidade}. Você tem um conjunto de dados de treinamento como esse train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Quando uso o GAM, o DF residual é (última linha do código). O que isso significa? Indo além do exemplo do GAM, em geral, o número de graus de liberdade pode ser um número não inteiro?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

Esta pergunta foi migrada do Mathematics Stack Exchange porque pode ser respondida em Validação cruzada. Migrou há 6 anos . Venho estudando o modelo de Riscos proporcionais de Cox, e essa pergunta é encoberta na maioria dos textos. Cox propôs ajustar os coeficientes da função Hazard usando um método de …

24 survival  cox-model 

Considere observações censuradas à direita, com eventos às vezes . O número de indivíduos suscetíveis no momento é e o número de eventos no momento é .t1,t2,…t1,t2,…t_1, t_2, \dotsiiininin_iiiididid_i O Kaplan-Meier ou estimador de produto surge naturalmente como um MLE quando a função de sobrevivência é uma função escalonada . …

20 bayesian  survival  kaplan-meier 

Precisão é definida como: p = true positives / (true positives + false positives) É verdade que, como true positivese false positivesabordagem 0, a precisão se aproxima de 1? Mesma pergunta para recall: r = true positives / (true positives + false negatives) No momento, estou implementando um teste estatístico …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

Estou confuso sobre como decidir se trata o tempo como contínuo ou discreto na análise de sobrevivência. Especificamente, quero usar a análise de sobrevivência para identificar variáveis ​​no nível infantil e doméstico que tenham a maior discrepância em seu impacto na sobrevida de meninos versus meninas (até 5 anos). Eu …

20 survival  ties 

Qual é o valor de dado no resumo de um modelo de coxph em R? Por exemplo,R2R2R^2 Rsquare= 0.186 (max possible= 0.991 ) Eu tolamente incluí um manuscrito como valor e o revisor saltou dizendo que não estava ciente de um análogo da estatística a partir da regressão linear clássica …

18 r  survival  r-squared  cox-model 

Eu tenho um conjunto de dados com N ~ 5000 e faltando cerca de 1/2 em pelo menos uma variável importante. O principal método analítico serão os riscos proporcionais de Cox. Eu pretendo usar várias imputações. Também estarei me dividindo em um trem e um conjunto de testes. Devo dividir …

18 cross-validation  survival  multiple-imputation  train