Preguntas etiquetadas con survival

Deseo crear un dato de supervivencia de juguetes (tiempo hasta el evento) que esté correctamente censurado y siga alguna distribución con riesgos proporcionales y un riesgo de referencia constante. Creé los datos de la siguiente manera, pero no puedo obtener las razones de riesgo estimadas que están cerca de los …

12 survival  cox-model  monte-carlo 

Quería entender mejor la prueba exacta del pescador, así que ideé el siguiente ejemplo de juguete, donde f y m corresponde a machos y hembras, y n e y corresponden a "consumo de refrescos" de esta manera: > soda_gender f m n 0 5 y 5 0 Obviamente, esta es …

12 fishers-exact  hypergeometric  clustering  supervised-learning  modeling  econometrics  r  regression  residuals  heteroscedasticity  independence  distributions  self-study  matlab  libsvm  self-study  conditional-probability  conditional-expectation  hypothesis-testing  self-study  multiple-comparisons  mode  statistical-significance  chi-squared  multiple-comparisons  maximum-likelihood  poisson-process  optimization  uncertainty  genetic-algorithms  bayesian  model-selection  overfitting  maximum-likelihood  optimization  approximation  r  prediction  model-evaluation  r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model  machine-learning  bayesian  bayesian-network  hierarchical-bayesian  pooling 

Se sabe desde hace bastante tiempo que la edad más temprana en la que los jugadores de ajedrez lograron clasificarse para el título de gran maestro ha disminuido significativamente desde la década de 1950, y actualmente hay casi 30 jugadores que se convirtieron en gran maestro antes de cumplir 15 …

11 survival  bias  population  censoring  subset 

Encontré esta distribución en un juego de computadora y quería aprender más sobre su comportamiento. Viene de la decisión de si un determinado evento debe ocurrir después de un número determinado de acciones del jugador. Los detalles más allá de esto no son relevantes. Parece aplicable a otras situaciones, y …

11 probability  distributions  survival  discrete-data 

Tengo el siguiente modelo de Cox PH: (Tiempo, evento) ~ X + Y + Z Me gustaría obtener los peligros pronosticadas tasas (estoy hablando de las tasas de riesgo NO función de riesgo) dados los valores específicos de X, Y, Z. Sé que el paquete muhaz R puede calcular las …

11 r  survival  hazard  cox-model 

Si planteo la hipótesis de que la firma de un gen identificará a los sujetos con un riesgo menor de recurrencia, es decir, disminuir en 0.5 (razón de riesgo de 0.5) la tasa de eventos en el 20% de la población y tengo la intención de usar muestras de un …

11 survival  power-analysis  genetics 

Me pregunto cómo puedo simular una muestra de n vidas de distribución de Weibull que incluya observaciones censuradas a la derecha de Tipo I. Por ejemplo, tengamos n = 3, forma = 3, escala = 1 y la tasa de censura = .15, y el tiempo de censura = .88. …

11 r  survival  simulation  random-generation 

Con respecto a la ponderación de puntaje de propensión (IPTW) al realizar el modelado de riesgo proporcional de Cox de los datos de supervivencia del tiempo hasta el evento: Tengo datos de registro prospectivos en los que estamos interesados ​​en observar el efecto del tratamiento de un medicamento que en …

11 r  survival  cox-model  propensity-scores 

Estoy leyendo un poco sobre análisis de supervivencia y la mayoría de los libros de texto afirman que h(t)=limΔt→0P(t&lt;T≤t+Δt|T≥t)Δt=f(t)1−F(t)(1)h(t)=limΔt→0P(t&lt;T≤t+Δt|T≥t)Δt=f(t)1−F(t)(1)h(t)= \lim_{ \Delta t \rightarrow 0} \frac{P(t < T \leq t+\Delta t |T \geq t )}{ \Delta t} =\frac{f(t)}{1-F(t)} (1) donde h(t)h(t)h(t) es la tasa de riesgo, f(t)=limΔt→0P(t&lt;T≤t+Δt)Δt(2)f(t)=limΔt→0P(t&lt;T≤t+Δt)Δt(2)f(t)=\lim_{\Delta t \rightarrow 0} \frac{P(t …

11 survival 

Soy nuevo en el análisis de supervivencia y recientemente aprendí que hay diferentes maneras de hacerlo dado un determinado objetivo. Estoy interesado en la implementación real y la adecuación de estos métodos. Se me presentaron los modelos tradicionales de riesgo proporcional de Cox , tiempo de falla acelerado y redes …

10 r  machine-learning  survival  neural-networks  cox-model 

Tengo datos sobre una serie de apuestas ganadoras y perdedoras en 5 rondas de apuestas con deserción después de cada ronda. Estoy usando un árbol de decisión como el siguiente para mostrar los datos. Los nodos hacia la parte superior del árbol son aquellos que están teniendo apuestas ganadoras, y …

10 t-test  survival  panel-data  time-varying-covariate 

Por un simple ejemplo, suponga que hay dos modelos de regresión lineal Modelo 1 tiene tres predictores, x1a, x2b, yx2c El modelo 2 tiene tres predictores del modelo 1 y dos predictores adicionales x2ayx2b Hay una ecuación de regresión poblacional donde la varianza poblacional explicada es para el Modelo 1 …

10 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 

El survivalpaquete en Rparece centrarse en modelos de supervivencia en tiempo continuo. Estoy interesado en estimar una versión de tiempo discreto de un modelo de riesgo proporcional, el modelo complementario log-log. Tengo un modelo de supervivencia bastante sencillo, con simple censura a la derecha. Sé que una forma de estimar …

10 r  survival 

Estoy modelando el efecto del embarazo sobre el resultado de una enfermedad (vivo-muerto). Aproximadamente el 40% de las pacientes quedaron embarazadas después del momento del diagnóstico, pero en diferentes momentos. Hasta ahora, he realizado gráficos de KM que muestran un claro efecto protector del embarazo sobre la supervivencia y también …

10 survival 

Si tengo datos de supervivencia libre de enfermedad (definidos como si una enfermedad en particular ha sido diagnosticada o no junto con el tiempo hasta ese evento o pérdida para el seguimiento) y también datos de supervivencia generales, ¿cómo trato las muertes que ocurren sin el evento de enfermedad? ¿Están …

10 regression  survival  epidemiology