survival-analysis

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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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別個の生存曲線の索引付け

私は、gplotの2つのグループのそれぞれについて、Kaplan-Meier生存推定値をプロットしたいと思います。これを行うには、グループごとに個別のサバイバルカーブを取得する必要があります。 survivalパッケージ内のsurvfit関数はうまく分割されますが、別のプロットをインデックスする方法はわかりません。ここではサンプルデータです：これは、グループ化されていない (sCurve <-

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潜在的な生存期間:: survreg（潜在的な回帰と検閲されたデータ）で潜伏期間を退行させるには？

Iは、依存値を含む打ち切りデータのいずれかの数Yまたは間隔として[0、Zは] Yを含有するRインターバルで回帰を試みています。検索後、正確に同じ問題に対処するわけではありませんが、survival::survreg（例：here）を推奨するサンプルがいくつか見つかりました。しかし、私はそれが私のデータで動作するようにすることはできませんし、私はいくつか特別なケースがあると思います。 MWEをお渡

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レキシスモデルから粗発生率テーブルを作成する

研究のフォローアップデータをモデル化するために、Rの「Epi」パッケージを使用しています。私はLexisモデルを宣言したり、Poissonと（生存パッケージと組み合わせて）Cox回帰を実行することに問題はありません。最初のデータレビューの一部として、Rのレキシスモデル（任意のポアソン/コックスモデルにあらかじめ適合する）のデータから粗調整されていない発生率/イベントレートのテーブルを作成する簡

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Rサバイバルサプレグは良いフィットをもたらしていません

私はRを初めて使うので、打ち切りデータの相関を見つけるために生存分析を使用しようとしています。 xデータはプロトスターのエンベロープ質量です。 yデータは観測された分子線の強度であり、いくつかの値は上限である。データは次のとおりです。私はデータをプロットしてたときに、しかし summary(modeldata) Call: survreg(formula = Surv(y, censor)

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私のRプロットにテキストを印刷

Rプロットにテキストを印刷するのが苦労しています。私は3つのプロットがあり、それぞれにラベル（p値）を追加したいと思います。次に、カーブを描くことができる5つの値のそれぞれについて、その値をグラフィックに印刷します。実際、私の姿は次の図のようになります（下の図を参照）。次のスクリプトを使用してください。助けが必要ですか？事前におかげで、ベスト、 df <- structure(lis

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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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pythonでfitされたscikit-survivalモデルから.predict（）の出力を解釈するには？

の出力を、フィットした生存のフィッティングされたCoxnetSurvivalAnalysisモデルからどのように解釈するのか混乱します。私はノートブックIntro to Survival Analysis in scikit-survivalとAPIリファレンスを読んだが、説明を見つけることができません。以下は私の混乱につながるものの最小限の例です。 import pandas as pd fr