Questions tagged «kaplan-meier»

考虑右审查意见，与事件在时间。在时间i处易感个体的数量为n i，在时间i处事件的数量为d i。t1,t2,…t1,t2,…t_1, t_2, \dotsiiininin_iiiididid_i 的卡普兰-迈耶或产品估计自然的用MLE当生存函数是一个阶跃函数。的可能性然后 大号（α ）= Π我（1 - α 我）d 我 α Ñ 我 - d 我我 和MLE是α我 = 1 - d 我S(t)=∏i:ti&lt;tαiS(t)=∏i:ti&lt;tαiS(t) = \prod_{i : t_i < t} \alpha_iL(α)=∏i(1−αi)diαni−diiL(α)=∏i(1−αi)diαini−di L(\alpha) = \prod_i (1-\alpha_i)^{d_i} \alpha_i^{n_i-d_i} 。αˆi=1−diniα^i=1−dini\widehat\alpha_i = 1 - {d_i\over n_i} 好的，现在假设我想去贝叶斯算法。我需要先乘某种``自然'' 对吧？L(α)L(α)L(\alpha) 搜寻明显的关键字后，我发现Dirichlet流程是一个很好的先决条件。但是据我了解，它也是不连续点上的先验。titit_i 这当然很有趣，我很想学习，但是我会选择更简单的方法。我开始怀疑这并不像我最初想象的那么容易，是时候征求您的建议了... 提前谢谢了！ PS：什么我希望一些精密我感兴趣的（越简单越好）约前处理Dirichlet过程的方式解释，不过我想应该是可以使用简单地事先对 -这是阶跃函数在t …

20 bayesian  survival  kaplan-meier 

我正在尝试使用逻辑回归模型进行离散时间生存分析，但不确定我是否完全理解该过程。对于一些基本问题，我将不胜感激。 设置如下： 我正在寻找五年内的小组成员。每个成员都有该成员在组中每个月的月度记录。我正在考虑所有成员都是在五年窗口内开始的（以避免与较早加入的成员出现“左审查”问题）。每条记录将按时间编制索引，时间是成员加入的月份。因此，一个住了两年半的会员将拥有三十条月度记录，从一个到三十个。每条记录还将被赋予一个二进制变量，对于成员资格的最后一个月，该变量的值为1，否则为零。二进制变量的值为1表示成员已离开组的事件。对于其成员资格持续超过五年分析窗口的每个成员， 因此，建立了逻辑回归模型来预测二进制事件变量的值。到目前为止，一切都很好。评估二进制预测模型的一种典型方法是测量保留样本的提升。对于我用来预测成员资格结束事件的逻辑回归模型，我计算了非事件与事件的比率为五比一的保留数据集的提升。我将预测值按十分位排序。预测值最高的十分位数包含百分之七十，升幅超过四倍。前两个十分之一加起来占保留中所有总数的百分之六十五。在某些情况下，这将被认为是相当不错的预测模型，但我想知道它是否足以进行生存分析。 令h[j,k]h[j,k]h[j,k]为个体jjj在月的危险函数kkk，令S[j,k]S[j,k]S[j,k]为个体jjj生存于月的概率kkk。 这是我的基本问题： 离散风险函数h[j,k]h[j,k]h[j,k]是每个月非生存（离开小组）的条件概率吗？ 危险函数的逻辑回归模型估计值中的预测值是否是？（即，h[j,k]h[j,k]h[j,k]等于月k中单个的模型预测值，还是需要做更多的工作才能获得危险函数估计值？）jjjkkk 个体直到q月的生存概率jjj等于1减去从一月到的危害函数的乘积qqq，即 S[j,q]=(1−h[j,1])⋅(1−h[j,2])⋅…⋅(1−h[j,q])S[j,q]=(1−h[j,1])⋅(1−h[j,2])⋅…⋅(1−h[j,q])S[j,q] = (1 - h[j,1]) \cdot (1 - h[j,2]) \cdot \ldots \cdot (1 - h[j,q])？ 每次k时所有个体j的的平均值是否是总体总体平均生存概率的合理估计？S[j,k]S[j,k]S[j,k]jjjkkk 总体人口图的平均生存概率是否应该类似于每月的Kaplan-Meier图？ 如果对这些问题中的任何一个的回答是否定的，那么我有一个严重的误解，可以真正使用一些帮助/解释。此外，对于产生准确的生存状况，二进制预测模型需要达到多好的水平有任何经验法则吗？

18 survival  discrete-data  hazard  kaplan-meier 

基于生存时间的样本，我想使用Kaplan-Meier估计量来估计某个特定的生存时间的概率。有可能这样做吗？请注意，不一定是事件时间。牛逼牛逼牛逼ññnŤŤtŤŤtRŤŤt

14 r  kaplan-meier 

我知道传统的统计模型，例如Cox比例风险回归和一些Kaplan-Meier模型，可以用来预测直到下次事件发生的天数，例如失败等，例如生存分析 问题 机器学习模型（例如GBM，神经网络等）的回归版本如何用于预测事件发生之前的天数？ 我相信仅将发生之前的天数用作目标变量并仅运行回归模型是行不通的？为什么不起作用？如何解决？ 我们可以将生存分析问题转换为分类，然后获得生存概率吗？如果那么该如何创建二进制目标变量？ 机器学习方法与Cox比例风险回归和Kaplan-Meier模型等的优缺点是什么？ 想象一下样本输入数据的格式如下 注意： 传感器每隔10分钟对数据进行ping操作，但有时由于网络问题等原因可能会丢失数据，如带有NA的行所示。 var1，var2，var3是预测变量，解释变量。 failure_flag告知计算机是否发生故障。 每个机器ID每10分钟间隔有最近6个月的数据 编辑： 预期的输出预测应采用以下格式 注意：我想预测未来30天每天每台计算机发生故障的可能性。

13 machine-learning  classification  survival  cox-model  kaplan-meier 

在R中，我正在对癌症患者进行生存数据分析。 我已经在CrossValidated和其他地方阅读了有关生存分析的非常有用的文章，并认为我了解如何解释Cox回归结果。然而，一个结果仍然困扰着我... 我正在比较生存与性别。Kaplan-Meier曲线显然对女性患者有利（我检查了几次我添加的图例是正确的，最大存活时间为4856天的患者确实是女性）： 而Cox回归正在返回： Call: coxph(formula = survival ~ gender, data = Clinical) n= 348, number of events= 154 coef exp(coef) se(coef) z Pr(&gt;|z|) gendermale -0.3707 0.6903 0.1758 -2.109 0.035 * --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 exp(coef) exp(-coef) lower .95 …

9 r  survival  cox-model  kaplan-meier