Considérons des observations censurées à droite, avec des événements aux moments t1, t2, …t1,t2,…t_1, t_2, \dots . Le nombre d'individus sensibles au temps est , et le nombre d'événements au moment est .n i i d ijejeinjenjen_ijejeiréjeréjed_i L'estimateur de Kaplan-Meier ou produit apparaît...
J'essaie de réaliser une analyse de survie en temps discret à l'aide d'un modèle de régression logistique, et je ne suis pas sûr de bien comprendre le processus. J'apprécierais grandement l'aide pour quelques questions de base. Voici la configuration: J'examine l'appartenance à un groupe dans un...
Sur la base d'un échantillon de temps de survie, je voudrais estimer la probabilité de survivre au temps , pour certains spécifiques , à l'aide de l'estimateur de Kaplan-Meier. Est-il possible de le faire en ? S'il vous plaît, notez que est pas nécessairement un temps
Je sais que les modèles statistiques traditionnels comme la régression des risques proportionnels de Cox et certains modèles de Kaplan-Meier peuvent être utilisés pour prédire jours jusqu'à la prochaine occurrence d'une panne par exemple d'événements , etc. -à- dire l' analyse de survie Des...
Dans R, je fais l'analyse des données de survie des patients cancéreux. J'ai lu des informations très utiles sur l'analyse de survie dans CrossValidated et dans d'autres endroits et je pense avoir compris comment interpréter les résultats de la régression de Cox. Cependant, un résultat me dérange...