Questions marquées «survival»

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R régression linéaire variable catégorielle valeur «cachée»

Ceci est juste un exemple que j'ai rencontré plusieurs fois, donc je n'ai pas d'échantillons de données. Exécution d'un modèle de régression linéaire dans R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1est une variable continue. x2est catégorique et a trois valeurs, par exemple "Low", "Medium" et "High". Cependant,...

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Comment obtenir l'intervalle de confiance sur le changement du carré de la population

Pour un exemple simple, supposons qu'il existe deux modèles de régression linéaire Modèle 1 a trois prédicteurs, x1a, x2betx2c Le modèle 2 a trois prédicteurs du modèle 1 et deux prédicteurs supplémentaires x2aetx2b Il existe une équation de régression de la population où la variance de la...

regression confidence-interval estimation r-squared shrinkage anova t-test references tukey-hsd machine-learning boosting r clustering fishers-exact generalized-linear-model model probit link-function r survival probability distributions dice logistic lme4-nlme glmm meta-analysis distributions distributions factor-analysis r anova repeated-measures post-hoc
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Temps de survie moyen pour une fonction de survie log-normale

J'ai trouvé beaucoup de formules montrant comment trouver le temps de survie moyen pour une distribution exponentielle ou de Weibull, mais j'ai beaucoup moins de chance pour les fonctions de survie log-normales. Étant donné la fonction de survie suivante: S( t ) = 1 - ϕ [ ln( t ) -...

survival
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Modèles à aléas temporels discrets (loglogiciel) dans R

L' survivalensemble Rsemble se concentrer sur des modèles de survie à temps continu. Je souhaite estimer une version en temps discret d'un modèle de risque proportionnel, le modèle log-log complémentaire. J'ai un modèle de survie assez simple, avec une simple censure à droite. Je sais qu'une façon...

r survival
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Modèle d'historique d'événement à temps discret (survie) dans R

J'essaie d'adapter un modèle à temps discret dans R, mais je ne sais pas comment le faire. J'ai lu que vous pouvez organiser la variable dépendante dans différentes lignes, une pour chaque observation de temps, et utiliser la glmfonction avec un lien logit ou cloglog. En ce sens, j'ai trois...

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Pourquoi Anova () et drop1 () ont-ils fourni des réponses différentes pour les GLMM?

J'ai un GLMM du formulaire: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Lorsque j'utilise drop1(model, test="Chi"), j'obtiens des résultats différents de ceux que j'utilise à Anova(model, type="III")partir du package de voiture ou...

r anova glmm r mixed-model bootstrap sample-size cross-validation roc auc sampling stratification random-allocation logistic stata interpretation proportion r regression multiple-regression linear-model lm r cross-validation cart rpart logistic generalized-linear-model econometrics experiment-design causality instrumental-variables random-allocation predictive-models data-mining estimation contingency-tables epidemiology standard-deviation mean ancova psychology statistical-significance cross-validation synthetic-data poisson-distribution negative-binomial bioinformatics sequence-analysis distributions binomial classification k-means distance unsupervised-learning euclidean correlation chi-squared spearman-rho forecasting excel exponential-smoothing binomial sample-size r change-point wilcoxon-signed-rank ranks clustering matlab covariance covariance-matrix normal-distribution simulation random-generation bivariate standardization confounding z-statistic forecasting arima minitab poisson-distribution negative-binomial poisson-regression overdispersion probability self-study markov-process estimation maximum-likelihood classification pca group-differences chi-squared survival missing-data contingency-tables anova proportion
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Régression de Cox et échelle de temps

La variable X (danger) dans l'analyse de régression proportionnelle au danger de Cox doit-elle toujours être temporelle? Sinon, pourriez-vous donner un exemple, s'il vous plaît? L'âge du patient atteint de cancer peut-il être une variable de risque? Si oui, peut-il être interprété comme le risque...

regression survival hazard
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Analyse de survie pour la prédiction d'événements

Pour chaque enregistrement de mes ensembles de données, j'ai les informations suivantes (X1 ,… ,Xm ,δ ,T )(X1 ,… ,Xm ,δ ,T ) (X_1 \ , \dots \ , X_m \ , \delta \ , T \ ) où sont des entités, δ est 1 si l'événement cible se produit et 0 sinon, et T est l'horodatage de l'événement survenu. En...

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