Preguntas etiquetadas con survival

El análisis de supervivencia modela los datos del tiempo hasta el evento, generalmente el tiempo hasta la muerte o el tiempo de falla. Los datos censurados son un problema común para los análisis de supervivencia.

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¿Por qué los valores p a menudo son más altos en un modelo de riesgo proporcional de Cox que en la regresión logística?
He estado aprendiendo sobre el modelo de riesgo proporcional de Cox. Tengo mucha experiencia ajuste modelos de regresión logística, y los modelos de manera de construir la intuición que he estado comparando ajuste usando coxphDel R "supervivencia" con modelos de regresión logística aptos utilizando glmcon family="binomial". Si ejecuto el código: …
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Coeficientes dependientes del tiempo en R: ¿cómo hacerlo?
Actualización : Perdón por otra actualización, pero he encontrado algunas posibles soluciones con polinomios fraccionales y el paquete de riesgos de la competencia con el que necesito ayuda. El problema No puedo encontrar una manera fácil de hacer un análisis de coeficiente dependiente del tiempo en R. Quiero poder tomar …
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¿Cómo interpreto Exp (B) en la regresión de Cox?
Soy un estudiante de medicina que intenta comprender las estadísticas (¡), así que por favor, sé gentil! ;) Estoy escribiendo un ensayo que contiene una buena cantidad de análisis estadístico que incluye análisis de supervivencia (regresión de Kaplan-Meier, Log-Rank y Cox). Realicé una regresión de Cox en mis datos tratando …
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¿Cuáles son los pros y los contras de usar el método logrank versus el método Mantel-Haenszel para calcular la razón de riesgo en el análisis de supervivencia?
Una forma de resumir la comparación de dos curvas de supervivencia es calcular la razón de riesgo (FC). Hay (al menos) dos métodos para calcular este valor. Método logrank. Como parte de los cálculos de Kaplan-Meier, calcule el número de eventos observados (muertes, generalmente) en cada grupo ( y O …
17 survival  hazard 
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¿Cómo calcular la duración promedio de la adhesión al vegetarianismo cuando solo tenemos datos de encuestas sobre vegetarianos actuales?
Se encuestó una muestra de población aleatoria. Se les preguntó si comen dieta vegetariana. Si respondieron que sí, también se les pidió que especificaran cuánto tiempo habían estado comiendo una dieta vegetariana sin interrupción. Quiero usar estos datos para calcular la duración promedio de la adherencia al vegetarianismo. En otras …
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Intuición detrás de la tasa de riesgo
Estoy confundido acerca de la ecuación que sirve como la definición de la tasa de riesgo. Tengo la idea de cuál es la tasa de riesgo, pero simplemente no veo cómo la ecuación expresa esa intuición. Si xxx es una variable aleatoria que representa el punto de tiempo de muerte …
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¿Cuál es la intuición detrás de las muestras intercambiables bajo la hipótesis nula?
Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de prueba no paramétrica como Mann-Whitney-U-testconduciría a la …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
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Modelo de Cox vs regresión logística
Digamos que tenemos el siguiente problema: Predecir qué clientes tienen más probabilidades de dejar de comprar en nuestra tienda en los próximos 3 meses. Para cada cliente, sabemos el mes en que uno comenzó a comprar en nuestra tienda y, además, tenemos muchas características de comportamiento en agregados mensuales. El …
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