প্রশ্ন ট্যাগ «survival»

কেউ কি আমার কক্স মডেলকে সরল ইংরেজিতে ব্যাখ্যা করতে পারেন? আমি ফাংশনটি ব্যবহার করে আমার সমস্ত ডেটাতে নিম্নলিখিত কক্স রিগ্রেশন মডেলটি ফিট করেছি cph। আমার ডেটা বলা একটি অবজেক্টে সংরক্ষিত হয় Data। পরিবর্তনশীল w, xএবং yঅবিচ্ছিন্ন; zদুটি স্তরের একটি ফ্যাক্টর। সময় মাসগুলিতে পরিমাপ করা হয়। আমার রোগীদের কিছু পরিবর্তনশীল জন্য …

14 r  cross-validation  survival  cox-model 

আমি কক্সফের "কোফ" এবং "(এক্সপ্রেস) কোফ" আউটপুট ঠিক কী তা বোঝার চেষ্টা করছি। দেখে মনে হচ্ছে কমান্ডে নির্ধারিত গোষ্ঠী অনুসারে "(এক্সপ্রেস) কোফ" মডেলের প্রথম ভেরিয়েবলের সাথে তুলনা করে। "কোফ" এবং "(এক্সপ্রেস) কোফ" এর মানগুলিতে কক্সফোফ ফাংশনটি কীভাবে আসে? তদ্ব্যতীত, যখন সেন্সরিং জড়িত থাকে তখন কক্স্ফ কীভাবে এই মানগুলি নির্ধারণ করে?

14 r  survival  interpretation 

আমি জানি যে প্রথাগত পরিসংখ্যানের মডেলগুলি যেমন কক্স প্রপোরেনশনাল হ্যাজার্ডস রিগ্রেশন এবং কিছু কাপলান-মেয়ার মডেলগুলি কোনও ইভেন্টের ব্যর্থতা ইত্যাদি হওয়ার আগ মুহুর্ত পর্যন্ত দিনের ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহার করা যেতে পারে অর্থাৎ বেঁচে থাকার বিশ্লেষণ প্রশ্নাবলি জিবিএম, নিউরাল নেটওয়ার্ক ইত্যাদির মতো মেশিন লার্নিং মডেলের রিগ্রেশন সংস্করণ কীভাবে ঘটনার আগ পর্যন্ত দিনের …

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

সেন্সরিং কী এবং কীভাবে বেঁচে থাকার বিশ্লেষণে এটি হিসাব করা দরকার তা আমি পড়েছি তবে আমি এর কম গাণিতিক সংজ্ঞা এবং আরও স্বজ্ঞাত সংজ্ঞা শুনতে চাই (ছবিগুলি দুর্দান্ত হবে!)। কেহ আমাকে ১) সেন্সরিং এবং ২) ক্যাপলান-মিয়ার কার্ভস এবং কক্স রিগ্রেশন সম্পর্কিত জিনিসগুলিকে কীভাবে প্রভাবিত করে তার ব্যাখ্যা দিতে পারে?

13 survival  cox-model  censoring 

ইন রিগ্রেশন মডেলিং কৌশলের Harrell (দ্বিতীয় সংস্করণ) দ্বারা একটি অধ্যায় (এস 20.1.7) একটি covariate যার প্রধান প্রভাব বেঁচে থাকা আমরা (নীচে দেওয়া উদাহরণে বয়স) পাশাপাশি অনুমান করতে চান একটা পারস্পরিক আদানপ্রদান সহ কক্সবাজার মডেল নিয়ে আলোচনা এবং আছে যার মূল প্রভাবটি আমরা অনুমান করতে চাই না কোভারিয়েট করুন (নীচের উদাহরণে …

13 survival  cox-model  stratification 

আমার বোধগম্যতা হল যে কক্স আনুপাতিক ঝুঁকিপূর্ণ মডেল থেকে একটি বিপত্তি অনুপাত একটি প্রদত্ত ফ্যাক্টরের বিপদ হারের প্রভাবকে একটি রেফারেন্স গোষ্ঠীর সাথে তুলনা করে। পরিসংখ্যান জানে না এমন দর্শকদের কাছে আপনি কীভাবে এই প্রতিবেদন করবেন? একটি উদাহরণ বাক্য চেষ্টা করার চেষ্টা করুন। বলুন যে আমরা লোকেরা পালঙ্ক কেনার কতক্ষণ আগে …

13 survival  cox-model 

আমি ব্যবহার করে মডেল টিউন করছি caret, তবে gbmপ্যাকেজটি ব্যবহার করে আবার মডেল চালাচ্ছি । caretপ্যাকেজটি ব্যবহার করে gbmএবং আউটপুট একই হওয়া উচিত এটি আমার বোধগম্য । যাইহোক, কেবলমাত্র একটি দ্রুত পরীক্ষা চালানো data(iris)মূল্যায়ন মেট্রিক হিসাবে আরএমএসই এবং আর ^ 2 ব্যবহার করে প্রায় 5% এর মডেলের মধ্যে একটি তাত্পর্য …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

এই বিশেষ ক্ষেত্রে আমি সেই দিনটির কথা উল্লেখ করছি যেদিন একটি হ্রদ জমে থাকে। এই "আইস-অন" তারিখটি কেবল বছরে একবার হয়, তবে কখনও কখনও এটি মোটেও ঘটে না (যদি শীত গরম থাকে)। সুতরাং এক বছরে হ্রদটি 20 দিনের (20 শে জানুয়ারি) জমিতে পারে এবং অন্য এক বছরে এটি মোটেও জমে …

13 regression  time-series  survival  data-transformation  recurrent-events 

দুর্বল শর্ত [বেঁচে থাকার প্যাকেজ ব্যবহার করে] সহ কক্স আনুপাতিক ঝুঁকিপূর্ণ মডেলের জন্য ভবিষ্যদ্বাণীিত বেঁচে থাকা ফাংশনটি গণনা করতে চাই। দেখা যাচ্ছে যে যখন দুর্বল শর্তাবলী মডেলটিতে থাকে, তখন ভবিষ্যদ্বাণী করা বেঁচে থাকা ফাংশনটি গণনা করা যায় না। ## Example require(survival) data(rats) ## Create fake weight set.seed(90989) rats$weight<-runif(nrow(rats),0.2,0.9) ## Cox …

13 r  survival  cox-model  frailty 

আমি কোনও সাইটে কোনও প্রদত্ত ব্যবহারকারীর পরিদর্শন সংখ্যা ব্যবহার করে একটি ধ্রুপদী মন্থন ভবিষ্যদ্বাণী সমস্যা নিয়ে কাজ করছি এবং আমি ভেবেছিলাম যে সেই ব্যবহারকারীর ভবিষ্যতের ব্যস্ততার মডেলিংয়ের জন্য পইসন রিগ্রেশনই সঠিক সরঞ্জাম। তখন আমি বেঁচে থাকার বিশ্লেষণ এবং হ্যাজার্ড মডেলিং সম্পর্কে একটি বইটি পেয়েছিলাম এবং কোন কৌশলটি সেরা তা আমি …

13 survival  hazard  poisson-process 

বেঁচে থাকার বিশ্লেষণে স্থিতির পরিবর্তন সনাক্ত করার জন্য আমি দুটি ভিন্ন পদ্ধতির তুলনা করতে চাই। একটি গ্রুপের বিষয়গুলি দীর্ঘ সময়ের জন্য (বহু বছর) অনুসরণ করা হচ্ছে, এবং কোনও স্ট্যাটাস পরিবর্তন হয়েছে কিনা তা পরীক্ষা করতে দুটি পরীক্ষার পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছে; একটি পদ্ধতি বছরে দু'বার প্রতিটি বিষয় পরীক্ষা করার জন্য …

13 survival  paired-data 

সময় নির্ভর নির্ভর কক্স মডেলটিতে আমার বেসলাইন বিপজ্জনক ক্রিয়াকলাপ অনুমান করা দরকারλ0(t)λ0(t)\lambda_0(t) λ(t)=λ0(t)exp(Z(t)′β)λ(t)=λ0(t)exp⁡(Z(t)′β)\lambda(t) = \lambda_0(t) \exp(Z(t)'\beta) আমি বেঁচে থাকার কোর্সটি গ্রহণ করার সময় আমার মনে আছে যে ক্রমবর্ধমান বিপদ ক্রিয়াকলাপের সরাসরি ডেরাইভেটিভ ( ) ভাল অনুমানকারী হবে না কারণ ব্রেসলো অনুমানকারী একটি পদক্ষেপ ফাংশন দেয়।λ0(t)dt=dΛ0(t)λ0(t)dt=dΛ0(t)\lambda_0(t) dt = d\Lambda_0(t) সুতরাং, আর-তে …

13 r  survival  cox-model 

যদি আমি ব্যবহার করি কোনও পরিভাষা ভুল হয় তবে আগাম ক্ষমা চাই। আমি কোন সংশোধন স্বাগত জানাই। আমি "কাট-অফ" হিসাবে যা বর্ণনা করি তা যদি অন্য নামে যায় তবে আমাকে জানান এবং আমি প্রশ্নটি আপডেট করতে পারি। আমি যে পরিস্থিতিটি সম্পর্কে আগ্রহী তা হ'ল: আপনার কাছে স্বাধীন ভেরিয়েবলগুলি রয়েছে a …

12 regression  modeling  survival  censoring 

দ্রষ্টব্য: এই প্রশ্নটি পুনরায় পোস্ট করা হয়েছে, কারণ আমার আগের প্রশ্নটি আইনি কারণে মুছে ফেলা হয়েছিল। আর- lmeএর nlmeপ্যাকেজ থেকে ফাংশনটির সাথে এসএএস থেকে প্রসকে মিক্সেড তুলনা করার সময় , আমি কিছু বরং বিভ্রান্তিকর পার্থক্যের উপর হোঁচট খেয়েছি। আরও সুনির্দিষ্টভাবে বলা যায় যে বিভিন্ন পরীক্ষায় স্বাধীনতার ডিগ্রিগুলির মধ্যে পার্থক্য রয়েছে …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

আমি এক ধরণের ক্যান্সারের জন্য বিভিন্ন রাজ্যে ক্যাপলান-মেয়ের ব্যবহার করে মধ্যস্থতা বেঁচে থাকি। রাজ্যগুলির মধ্যে বেশ বড় পার্থক্য রয়েছে। আমি কীভাবে সমস্ত রাজ্যের মধ্যবর্তী বেঁচে থাকার তুলনা করতে পারি এবং এটি নির্ধারণ করতে পারি যে সারা দেশ জুড়ে মধ্যযুগীয় বেঁচে থাকার চেয়ে গুরুত্বপূর্ণ কোনটি?

12 multiple-comparisons  survival