cox-regression

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私はcoxph関数の変数を調整する方法について非常に混乱しています。私は層（）で階層化を行うことができますが、変数を調整するのはどうですか？線形モデルでは、1は、以下ので変数を調整することができます（ここでは、私はこのlinkから見た一例だ）coxphで fit.diamOnMachine <- lm(diameter˜machine) diam.adjusted <- residuals(

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コックス回帰の逆行除去

兄弟姉妹の数、離乳年齢（母齢）、母親の年齢（人数）、人種、貧困、出生時の出生率の予測変数として、以下の変数とその2ウェイ相互作用を探求したいと考えています。（肥満）と母親の喫煙（煙）。は、私は私のCox回帰式を作成したが、私は予測因子との2ウェイの相互作用を形成する方法がわからない：それは lmか glmのためにあるよう coxph(Surv(wmonth,chldage1)~as.facto

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JuMP.jlのCox Proportional Hazard

Juliaで初めてJuMP.jlを試していますが、エラーを回避できないようです。ここに私のセットアップです。データフレームを使用しては、DataFramesMeta、ジャンプ、Ipopt #time to event times = [143,164,188,189,190,192,206,209,213,216,220,227,230,234,246,265,304,216,244, 14

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coxme比例ハザード仮定

Rのcoxme関数{coxme}を使用して混合効果Coxモデルを実行しています。比例ハザードの仮定を確認したいと思います。 PHの仮定は、cox.phphモデルのcox.zph関数{survival}で確認できます。しかし、私はcoxmeモデルの同等物を見つけることができません。 2015年にも同様の質問が掲載されました。hereですが、答えはありませんでした。私の質問は： 1）混合効果cox

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JuMPのCox比例ハザードのスコア関数

私は、方程式をコードに変換する経験はあまりありません。私はJuuliaでコード化する部分尤度のスコア関数をJuMPで評価するように変換することに固執しました。 score function 0でベータのために解くと、小さな単純なデータセットを作成しました。 Using DataFrames, DataFramesMeta, JuMP, Ipopt #build DataFrame times

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肺データセットの "coxph"機能からの予測に "pec" Rパッケージを使用

Cox比例ハザードモデル用のcoxph R関数を使用して、ペナルティ化されたRパッケージから利用可能な肺データセットの予測を取得します。私は次のコード例を持っています。 library(survival) library(pec) library(penalized) data("lung") data <- lung trainind <- sample(1:n,n*0.7

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rms：anovaの下で非線形項のP値をどのように解釈できますか？

ここでは、rcs用語で生存モデルを実証しました。私は、rmsパッケージの下でのanova（）が線形性の関連性をテストする方法であるかどうか疑問に思っていましたか？そして、非線形項のP値（ここでは0.094参照）をどのように解釈することができますか？coxモデルにrcs（）項を追加することをサポートしていますか？ library(rms) data(pbc) d <- pbc rm(pbc,

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基本生存モデルに追加する変数のリストをループし、キー出力をテーブルに保持する

2部質問：まず、データフレームにn個の変数のリストを入れて、（n個の新しいモデルを作成する）サバイバルモデルを作成し、それぞれの出力から、その変数に関連するサマリーテーブル行（HR、SEなど）のみを保持したいとします。 #create list of variables from dataset bloods <- colnames(data)[c(123,127, 129:132, 135

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ggplotの連続共変量の予測生存曲線のプロット

cox比例ハザードモデルの連続共変量の代表値に対する生存曲線をプロットするにはどうすればよいですか？具体的には、 "survfit.cox" "survfit"オブジェクトを使用してggplotでこれを行いたいと思います。これはすでに回答されている質問のように思えるかもしれませんが、私はSOのすべての項目を 'survfit'と 'newdata'（さらに多くの検索語句）という言葉で検索しました

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Rのglmnetオブジェクトからベースラインハザード関数h0（t）を抽出するには？

glmnetオブジェクトからベースラインハザード関数h0（t）を抽出する時刻t >> h（t、X）= h0（t）exp [Σβi* Xi]でハザード関数を知りたい。 Rのglmnetオブジェクトからベースラインハザード関数h0（t）をどのように抽出できますか？私が知っていることは、Survival Packagesの "basehaz（）"関数が、coxphオブジェクトからのベースラインハザー