Preguntas etiquetadas con survival

Para un estudio de simulación tengo para generar variables aleatorias que muestran un (población) de correlación prefined a una variable existente .YYY Miré en los Rpaquetes copulay CDVineque pueden producir distribuciones aleatorias multivariadas con una estructura de dependencia dada. Sin embargo, no es posible arreglar una de las variables resultantes …

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 

Me preguntaba si hay una manera de saber la probabilidad de que algo falle (un producto) si tenemos 100,000 productos en el campo durante 1 año y sin fallas. ¿Cuál es la probabilidad de que uno de los próximos 10,000 productos vendidos falle?

50 probability  survival  binomial 

Me pregunto si hay paquetes para Python que sean capaces de realizar análisis de supervivencia. He estado usando el paquete de supervivencia en R pero me gustaría portar mi trabajo a Python.

46 survival  python 

Estoy haciendo una regresión multivariada de Cox, tengo mis variables independientes significativas y valores beta. El modelo se ajusta muy bien a mis datos. Ahora, me gustaría usar mi modelo y predecir la supervivencia de una nueva observación. No tengo claro cómo hacer esto con un modelo de Cox. En …

38 regression  survival  prediction  cox-model 

Estoy aprendiendo el análisis de supervivencia de esta publicación en UCLA IDRE y me tropecé en la sección 1.2.1. El tutorial dice: ... si se supiera que los tiempos de supervivencia están distribuidos exponencialmente , entonces la probabilidad de observar un tiempo de supervivencia ... ¿Por qué se supone que …

36 distributions  survival  assumptions  exponential 

Estoy buscando un buen libro / tutorial para aprender sobre el análisis de supervivencia. También estoy interesado en referencias sobre análisis de supervivencia en R.

33 r  survival  references 

Digamos que tengo 1000 componentes y he estado recopilando datos sobre cuántas veces registran una falla y cada vez que registran una falla, también estoy realizando un seguimiento de cuánto tiempo le tomó a mi equipo solucionar el problema. En resumen, he estado registrando el tiempo de reparación (en segundos) …

31 distributions  data-visualization  survival  reliability  distribution-identification 

Explicaré mi problema con un ejemplo. Suponga que desea predecir el ingreso de un individuo dados algunos atributos: {Edad, Sexo, País, Región, Ciudad}. Tienes un conjunto de datos de entrenamiento como este 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", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, …

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 

Cuando uso GAM, me da un DF residual de 26.626.626.6 (última línea en el código). Qué significa eso? Yendo más allá del ejemplo de GAM, en general, ¿puede el número de grados de libertad ser un número no entero? > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data …

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 pregunta se migró de Mathematics Stack Exchange porque se puede responder en Cross Validated. Migrado hace 6 años . He estado estudiando el modelo de riesgos proporcionales de Cox, y esta pregunta se pasa por alto en la mayoría de los textos. Cox propuso ajustar los coeficientes de la …

24 survival  cox-model 

Considere observaciones censuradas a la derecha, con eventos en los momentos . El número de individuos susceptibles en el momento es , y el número de eventos en el momento es .i n i i d it1, t2, ...t1,t2,…t_1, t_2, \dotsyoiinorteyonin_iyoiireyodid_i El estimador de Kaplan-Meier o producto surge naturalmente como …

20 bayesian  survival  kaplan-meier 

La precisión se define como: p = true positives / (true positives + false positives) ¿Es cierto que, como true positivesy false positivesenfoque 0, la precisión se aproxima a 1? La misma pregunta para recordar: r = true positives / (true positives + false negatives) Actualmente estoy implementando una prueba …

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 

Estoy confundido acerca de cómo decidir si tratar el tiempo como continuo o discreto en el análisis de supervivencia. Específicamente, quiero usar el análisis de supervivencia para identificar las variables a nivel del hogar y del niño que tienen la mayor discrepancia en su impacto en la supervivencia de los …

20 survival  ties 

¿Cuál es el valor dado en el resumen de un modelo coxph en R? Por ejemplo,R2R2R^2 Rsquare= 0.186 (max possible= 0.991 ) Lo incluí tontamente como un manuscrito como un valor y el revisor saltó sobre él diciendo que no estaba al tanto de un análogo del estadístico R ^ …

18 r  survival  r-squared  cox-model 

Tengo un conjunto de datos con N ~ 5000 y falta aproximadamente 1/2 en al menos una variable importante. El principal método analítico será el riesgo proporcional de Cox. Planeo usar la imputación múltiple. También me dividiré en un tren y un set de prueba. ¿Debo dividir los datos y …

18 cross-validation  survival  multiple-imputation  train