কোনও কক্স মডেল দিয়ে কীভাবে আরওসি-বিশ্লেষণ করবেন

Question

আমি কয়েকটি কক্স রিগ্রেশন মডেল তৈরি করেছি এবং আমি দেখতে চাই যে এই মডেলগুলি কতটা ভাল পারফর্ম করে এবং আমি ভেবেছিলাম যে সম্ভবত কোনও আরওসি-কার্ভ বা সি-স্ট্যাটিস্টিক এই নিবন্ধগুলির ব্যবহারের মতো কার্যকর হতে পারে:

জেএন আরমিটেজ ও জেএইচ ভ্যান ডার মুলেন, "রয়েল কলেজ অফ সার্জনস চার্লসন স্কোরের প্রশাসনিক তথ্য ব্যবহার করে সার্জিকাল রোগীদের মধ্যে সহ-অসুস্থতা সনাক্তকরণ", ব্রিটিশ জার্নাল অফ সার্জারি, খণ্ড। 97, সংখ্যা। 5, এসএস 772-781, মেজর 2010।

আর্মিটেজ লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করেছে তবে আমি অবাক হয়েছি যদি বেঁচে থাকার প্যাকেজ থেকে কোনও মডেল ব্যবহার করা সম্ভব হয় তবে বেঁচে থাকাআরসি এটি সম্ভব হওয়ার একটি ইঙ্গিত দেয় তবে আমি কীভাবে এটি নিয়মিত কক্স রিগ্রেশন নিয়ে কাজ করতে পারি তা বুঝতে পারি না।

কেউ যদি আমাকে উদাহরণ হিসাবে একটি আরওসি-বিশ্লেষণ কীভাবে করতে দেখায় আমি কৃতজ্ঞ হব:

library(survival)
data(veteran)

attach(veteran)
surv <- Surv(time, status)
fit <- coxph(surv ~ trt + age + prior, data=veteran)
summary(fit)

সম্ভব হলে আমি কাঁচা সি-স্ট্যাটিক্স আউটপুট এবং একটি দুর্দান্ত গ্রাফ উভয়েরই প্রশংসা করব

ধন্যবাদ!

হালনাগাদ

উত্তরের জন্য আপনাকে অনেক ধন্যবাদ। @ ডুইন: আমি নিশ্চিত হতে চাই যে আপনার উত্তর নির্বাচন করার আগে আমি এটি ঠিক বুঝতে পেরেছি?

ডিওয়িনের পরামর্শ অনুযায়ী যে হিসাবটি আমি এটি বুঝতে পেরেছি:

library(survival)
library(rms)
data(veteran)

fit.cph <- cph(surv ~ trt + age + prior, data=veteran, x=TRUE, y=TRUE, surv=TRUE)

# Summary fails!?
#summary(fit.cph)

# Get the Dxy
v <- validate(fit.cph, dxy=TRUE, B=100)
# Is this the correct value?
Dxy = v[rownames(v)=="Dxy", colnames(v)=="index.corrected"]

# The c-statistic according to the Dxy=2(c-0.5)
Dxy/2+0.5

আমি বৈধতা ফাংশন এবং বুটস্ট্র্যাপিংয়ের সাথে অপরিচিত তবে প্রোফের দিকে তাকানোর পরে। আর-সাহায্যে ফ্র্যাঙ্ক হ্যারেলের এই উত্তরটি আমি বুঝতে পেরেছিলাম যে সম্ভবত এটি ডক্সি পাওয়ার উপায়। বৈধতা প্রদানের জন্য সহায়তা:

... সোমার্সের ডেক্সি র‌্যাঙ্ক পারস্পরিক সম্পর্ক প্রতিটি রেজ্যুমালে গণনা করতে হবে (এটি সম্ভাবনা ভিত্তিক পরিসংখ্যানের তুলনায় কিছুটা বেশি সময় নেয়)। সারি ডক্সির সাথে সম্পর্কযুক্ত মানগুলি 2 * (সি - 0.5) এর সমান যেখানে C হল সি-সূচক বা একত্রীকরণের সম্ভাবনা।

আমার ধারণা আমি বেশিরভাগই কলামগুলিতে বিভ্রান্ত। আমি অনুভব করেছি যে সংশোধিত মানটি আমার ব্যবহার করা উচিত তবে আমি সত্যায়িত আউটপুটটি বুঝতে পারি নি:

      index.orig training    test optimism index.corrected   n
Dxy      -0.0137  -0.0715 -0.0071  -0.0644          0.0507 100
R2        0.0079   0.0278  0.0037   0.0242         -0.0162 100
Slope     1.0000   1.0000  0.2939   0.7061          0.2939 100
...

ইন আর-সাহায্যের প্রশ্ন আমি বুঝতে করেছি যে আমি স্তরে আছে কিন্তু আমি কি বৈধকরণ ফাংশনে "U = 60" প্যারামিটারটি উদ্দেশ্য উপর অনিশ্চিত আছি CPH মধ্যে "surv = true" থাকা উচিত। আপনি যদি আমাকে এগুলি বুঝতে সাহায্য করতে পারেন এবং আমি কোনও ভুল করি নি তা পরীক্ষা করে দেখি তবে আমি কৃতজ্ঞ হব।

Comments

আমি সম্ভবত আরএমএস প্যাকেজ এবং এর cph()কমান্ডটি একবার দেখে নেব ।

— chl

index.correctedজোর দেওয়া উচিত কি। এগুলি সম্ভবত ভবিষ্যতের পারফরম্যান্সের অনুমান। আপনার কোনও স্তর নেই u=60বলে এটি প্রয়োজন validateনেই। আপনার যদি স্তর থাকে তবে বেঁচে থাকা কার্ভগুলি অতিক্রম করতে পারে এবং সাধারণ আরওসি অঞ্চল পাওয়ার জন্য আপনাকে একটি নির্দিষ্ট সময়সীমা নির্দিষ্ট করতে হবে।

— ফ্র্যাঙ্ক হ্যারেল

Answer 1

@ chl আপনার প্রশ্নের একটি নির্দিষ্ট উত্তর নির্দেশ করেছে answer 'আরএমএস' প্যাকেজের cphফাংশনটি একটি সোমার্স-ডি উত্পাদন করবে যা তুচ্ছভাবে সি-সূচিতে রূপান্তরিত হতে পারে। যাইহোক, হ্যারেল (যিনি বায়োস্ট্যাটালিস্টিকাল অনুশীলনের সাথে সি-সূচক প্রবর্তন করেছিলেন) মনে করেন এটি প্রজ্ঞানুক্রমিক পদক্ষেপগুলি মূল্যায়নের জন্য একটি সাধারণ কৌশল হিসাবে বুদ্ধিমানের কারণ এটি বিকল্পগুলির মধ্যে বৈষম্যের কম শক্তি রয়েছে। আপনার পদ্ধতিগত দিকনির্দেশনার জন্য অস্ত্রোপচারের সাহিত্যের উপর নির্ভর করার পরিবর্তে হ্যারেলের লেখায় "রিগ্রেশন মডেলিং স্ট্র্যাটেজিজ" বা স্টিয়ারবার্গের "ক্লিনিকাল প্রেডিকশন মডেলস" তে জমা হওয়া জ্ঞান সন্ধান করা বুদ্ধিমানের কাজ হবে।

Comments

$D_{xy}$$C$

আপনার উত্তরের জন্য আপনাকে ধন্যবাদ, আমার পরিস্থিতিটি হল আমার কাছে তিনটি আলাদা স্কোর রয়েছে যা আমি তুলনা করতে চাই এবং তারা কীভাবে সম্পাদন করে তা দেখতে চাই। সোমারস-ডি অংশটি সন্ধান করার মতো সময় আমার হাতে নেই এবং আমি সময় পেলেই ফিরে আসব (আমার তাত্ক্ষণিক দৃষ্টি ছিল এবং দরকারী কিছু খুঁজে পেলাম না)। আমি @ ফ্র্যাঙ্কহারেল বই, "রিগ্রেশন মডেলিং কৌশলগুলি", আইএসবিএন 13: 978-0387952321ও অর্ডার করেছি এবং আশা করি এটি আমার পছন্দগুলিতে আমাকে গাইড করবে।

— ম্যাক্স গর্ডন

যেহেতু Dxy = 2 * (c- 0.5) সি প্রদত্ত ডক্সির গণনা তুচ্ছ হওয়া উচিত।

— ডিউইন

Answer 2

$\chi^2$

Comments

আমাকে সঠিক দিকে পরিচালিত করার জন্য +1। আমি কেবলমাত্র সি-স্ট্যাটিস্টিকটি সম্পন্ন করেছি এবং আরও বিশদ স্কোর যা আমি দেখছি তার 0,4365081 এর সি-পরিসংখ্যান ছিল অন্যটিতে 0.4414625 ছিল (আমার ধারণা আমি আমার ক্ষেত্রে 0.5-ডक्सी / 2 গণনা করব)। আমি আমার 140 000 নমুনায় গণনা করতে বেশ খানিকটা সময় নিয়েছি; আমাকে বুটস্ট্র্যাপগুলি 10 এ নামিয়ে আনতে হয়েছিল এবং এর প্রভাব কী হবে তা আমি নিশ্চিত নই। আমি আপনার বইটি পড়ার অপেক্ষায় রয়েছি (এটি মেলটিতে রয়েছে) এবং আশা করি এটি আমাকে পদ্ধতিটি আরও ভালভাবে বুঝতে এবং পর্যাপ্ততার সূচকের সাথে সি-পরিসংখ্যানের তুলনা করতে সহায়তা করবে।

— ম্যাক্স গর্ডন

ভাল. .44 বনাম .43 এর পূর্বাভাসিত মানগুলির বিতরণ না দেখে অনেকটাই বোঝানো সহজ নয়।

— ফ্র্যাঙ্ক হ্যারেল

আমি বুঝতে পারি যে এই জাতীয় সংখ্যার উপর মন্তব্য করা শক্ত। আমি বিতরণ সন্ধান করার চেষ্টা করব। ফলাফলটির মূল ব্যাখ্যাটি হ'ল আমার মডেল দ্বারা খুব সামান্য ব্যাখ্যা করা হয়েছে এবং সামান্য পার্থক্য থাকলেও এটি সম্ভবত খুব গুরুত্বপূর্ণ নয়। বেঁচে থাকার সেটিংয়ে কী প্রত্যাশা করা উচিত তা আকর্ষণীয় হবে - আমি আমার প্রশ্নে যে বিশ্লেষণটি উল্লেখ করেছিলাম সে হিসাবে তারা .8 এর মান পৌঁছে দেওয়ার বিষয়টি অনেক দূরের বলে মনে হচ্ছে ... তবে তারপরে আবার আমার বেঁচে থাকা হ'ল একটি রোপনকৃত সিন্থেসিসের বেঁচে থাকা এবং রোগী বেঁচে নেই। তারা লজিস্টিক রিগ্রেশনও ব্যবহার করেছিল যা সম্ভবত অনুমানকে পরিবর্তন করে।

— ম্যাক্স গর্ডন

লজিস্টিক রিগ্রেশন কার্যকর হবে না যদি সময় গুরুত্বপূর্ণ হয় বা ফলো-আপ সময় বিভিন্ন বিষয়ে পরিবর্তিত হয়। মূল প্রশ্নে ফিরে আসুন, মডেল দ্বারা খুব সামান্য প্রকরণের ব্যাখ্যা দেওয়া থাকলে ভবিষ্যদ্বাণী করা ঝুঁকির একটি সংকীর্ণ বিতরণ হবে।

— ফ্রাঙ্ক হ্যারেল

সবেমাত্র আপনার বইটি পেয়েছি ... বেঁচে থাকার অংশটিতে আমার কাছে একটি দ্রুত লক ছিল কিন্তু আমি যখন 20 অধ্যায়ে আপনার কেস স্টাডি চেষ্টা করব তবে আমি ইমপুট (ডাব্লু, এসজেড) অংশে একটি ত্রুটি পেয়েছি: 'ভেরিয়েবল এসজে নেই একটি নাম () বৈশিষ্ট্য '। আমি চ্যাপ্টা অনুসরণ করলাম। 8: getHdata (প্রোস্টেট) দিয়ে ডেটা ফ্রেম লোড করা হয়েছে (বইটিতে ওয়েবসাইটটি খুঁজে পেল না), ডাব্লু <- ট্রান্সকেন (~ এসজেড + এসজি + এপি + এসবিপি + ডিবিপি + বয়স + ডব্লিউটি + এইচজি + একজি + পিএফ +) করেছেন বিএম + এইচএক্স, অভিযুক্ত = টি, রূপান্তরিত = টি, ইমক্যাট = "ট্রি", ডেটা = প্রোস্টেট) তবে নামকরণে আমি কিছুই পাইনি ...

— ম্যাক্স গর্ডন