問題タブ [survival-analysis]

これは、以前に尋ねられた関連する質問のフォローアップです: データとコードはここにあります Survplot でリスクのある被験者をプロットするときのエラー メッセージ

Survplot の下にリスクのある被験者をプロットしようとすると、テーブルが x 軸のラベルと重なるか、プロットに表示されません (以下の例では、1 行が欠落しています; totalps=4)。この問題を解決するには？

ドキュメントから survplot コマンドまで、par コマンド (例: par(mar=c(5,4,4,2)+.1)) を使用してプロットの余白をリセットする必要がある場合があることを理解しています。この par コマンドを survplot に含める方法がわかりません。

さらに、危険にさらされている被験者の表の行間にはかなりのスペースがあります。このスペースを減らす直接的な方法はありますか?

プロットのコードは次のとおりです。

離散生存分析で外れ値の適切なテストを行う方法を見つけようとしています (ロジスティック回帰を使用しています)。連続生存分析にはいくつかの提案がありますが、離散分析には何もありません。

方法、文献などへの提案は大歓迎です!

こんにちは、私は R にまったく慣れていません。これは私の最初の試みです。年齢別に分類したサバイバル プロットを作成しています。年齢ラインごとに色を指定して凡例に入れる方法がわかりません。誰でも助けることができますか？

Cox 回帰モデルを推定しました。このモデルは、特定の車の所有期間を予測し、収入のある世帯の規模と年齢に依存します。

このモデルを別のデータベースで実行して、社会的要因の変化が車の所有に与える影響を確認したいと思います。したがって、モデルの結果を xml ドキュメントに保存しました。

次に、このドキュメントをスコアリング ウィザードの入力として使用し、[次へ] をクリックします。次のステップは完全にはわかりませんが、依存変数と独立変数のすべてが予測因子であることを示しています。しかし、期間変数はターゲット変数であるべきではありませんか? これで、モデルは打ち切られた変数をターゲット値として受け取ります。(打ち切られた変数は、変更が行われたかどうかを示します)。

新しい期間を見積もりたいと思います。しかし、このモデルの予測値は生存確率だと思います。

したがって、私の質問は、期間変数をターゲット値にする方法と、予測値をどのように解釈する必要があるかです。

よろしく、 マロン

pec パッケージの cindex 関数と coxph (survival パッケージ) の結果の一致指数を比較しています。

1) まず、これら 2 つの関数の結果が異なります。

2) カウント処理形式を使用すると、cindex 関数でエラーが発生する

1) 2 つの C-index が異なる理由、および 2) cindex 関数でカウント プロセス形式を使用できる場合、理由を知っている人はいますか?

ありがとう！

時間依存の共変量を含む Cox 比例ハザード モデルから生存時間を生成したいと考えています。モデルは

はどこXiから生成されBinomial(1,0.5)、mi(t)はtime-dependent covariateです。

時間に依存しない共変量 i の場合、次のように生成されます

時変共変量で生存データを生成するのを手伝ってくれませんか。

SAS ステートメントのitprintオプションにより、反復履歴が表示されます。これには、反復ごとのベータ値と対数尤度とともに、リッジ値が含まれます。リッジは通常ゼロですが、対数尤度が前の反復の対数尤度よりも負になる場合は常にゼロではありません。SAS がそのリッジ値をどのように計算するかを知る必要がありますが、その手順の [詳細] セクションや他の場所には何も見つかりません。classproc phreg

デフォルトでは、そのリッジ値は常に0.0001 * 2^nであり、SAS は から始まり、前の反復よりも対数尤度が負でなくなるまでn=0増加します。しかし、SAS がいつ使用するかで十分nな例を少なくとも 1 つテストしました。Ridge=0.4096Ridge=0.2048

4^n更新: SAS はではなくを反復していると思います2^n。それはスキップ2048を説明し、これまでの私のテストと一致しています.

だから私は自分の質問に答えたと思うので、この方法に対する学術的サポートを求めています. Robert PenridgeとJoeが示唆するように、私はおそらくCross Validatedでそれを求めるでしょう。

共有ガンマ脆弱性モデル (つまり、ランダム効果を持つ Coxph 生存分析モデル) を実行しており、連続予測変数の 1 つを対数変換することが「許容できる」かどうかを知りたいです。私はウェブサイト ( http://www.medcalc.org/manual/cox_proportional_hazards.php ) を見つけました。「Cox 比例回帰モデルは、エンドポイント変数と予測変数の間に線形関係があると仮定しています。非常に歪んだ分布では、極値の影響を減らすために対数変換が必要になる場合があります。変数 var の対数変換は、予測変数として LOG(var) を入力することで取得できます。

このトピックについて統計に詳しい方からのセカンドオピニオンをいただければ幸いです。一言で言えば、生存分析モデル（Coxphモデルなど）で予測変数を変換（具体的には対数変換）することはOK/一般的/などですか？

ありがとう。

次のようなテーブルがあります。

カプラン マイヤー プロットを実行して、野生型と変異型のどちらがより長く生存する傾向があるかを教えてください。

私はこのコードを持っています:

フィット p 値から、これら 2 つのグループの生存曲線が大きく異なることがわかります。

プロットは期待どおりに見えます (つまり、2 つの曲線)。

プロットに凡例を表示して、どのデータが黒と赤の線で表されているかを確認したいだけです。つまり、野生型またはバリアントがより長く生き残るかどうかです。

次の2つのコマンドを試しました：

最初のコマンドは機能します (つまり、エラーは発生しません)。2 番目のコマンドで、次のエラーが発生します。

strwidth(legend, units = "user", cex = cex, font = text.font) のエラー: plot.new はまだ呼び出されていません

フォーラムなどを読んでみましたが、どの回答もうまくいかないようです (たとえば、top/topright/topleft の間で変更しても問題ありません)。

編集1:これは、このエラーが発生するテーブルの例です:

正確に何が起こるか: 最後のコマンド ( legend("top",legend=lab,col=3:4,lty=2:3,horiz=FALSE,bty='n')) を入力すると、XII ウィンドウ完全に空白であることを除いて、開きます。

しかし、「plot(fit,lty=2:3,col=3:4)」と入力すると、XII ウィンドウとプロットが表示されます。

編集 2: また、このグラフには 2 つの線があります。これを行う最も簡単な方法は、2 つのテーブルを表示する summary(fit) と入力することです。次に、表の最初にある変数を凡例に最初に入れますか?

どうもありがとうエヴァ