問題タブ [survival-analysis]
For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
r - ガンマ関数を含む関数を最適化するための R
ガンマ関数を含む関数を最適化しようとしています。私のデータは打ち切りデータです。私が持っている エラーは次のとおりです:「fn(par、...)のエラー:非関数を適用しようとしています」 Rコードは次のとおりです:
fn(par, ...) のエラー: 非関数を適用しようとしています
よろしくお願いいたします。
r - R ニューラルネット:「適合しない引数」
ああ！computeニューラル ネットワークを使用しようとすると、次のエラーが発生し続けます。
何が問題なのかわかりません。以下に、私のマトリックスからのデータと書式設定の例を示し、実行しようとしているコードを示します。
/li>matrix.train1ネットワークのトレーニングに使用されます
/li>matrix.train2モデルのテストに使用されるトレーニング データのスライスです。
2 つのマトリックスの唯一の実際の違いはmatrix.train2、列が含まれていないことsurvivedです。
実行しようとしているRコードは次のとおりです。
ここで私が間違っていることを誰かに教えてもらえますか?
ありがとう！
これまでのコメントに基づく更新:
「ニューラルネットを使用して新しいデータのクラスを予測する」のソリューションを使用してもうまくいかないようです。
/li>そうしないと、次のエラーが発生するため、手動で
/li>train1データtrain2フレームをマトリックスに入れています。model.matrix
注: を使用している理由の詳細については、次のスレッドを参照してください: "初めて R でニューラルネットを使用するmodel.matrix: get "requires numeric/complex matrix/vector arguments" but don't know how to correct ".
r - Gompertz R でのエージング分析
さまざまな遺伝子型の老化率を調べたハエの実験からの生存データがあります。データはいくつかのレイアウトで利用できるので、どれを選択するかはあなた次第です。
1 つのデータフレーム (wide.df) は次のようになります。各遺伝子型 (Exp、うち 640 まであります) には行があり、日は 4 日目から 98 日目まで水平方向に連続して実行され、2 日ごとに新しい死亡者数がカウントされます。
私はこれを使って例を作ります:
別のバージョンはこのようなもので、各日は「Exp」ごとに行があり、その日の死亡者数が記録されます。
この例を作成するには:
私がやりたいことは、ゴンペルツ分析を実行することです(ここで「生命表」の 2 番目の段落を参照してください)。方程式は次のとおりです。
μx = α*e β*x
ここで、 μxは特定の時点での死亡確率、αは初期死亡率、βは老化率です。
後でさらに分析するために、約 640 の遺伝子型のそれぞれについてαとβの推定値を持つデータフレームを取得できるようにしたいと考えています。
上記のデータフレームから、R の遺伝子型ごとにこれらの値を出力するための助けが必要です。
答えが含まれている可能性のあるパッケージflexsurvを調べましたが、それを見つけて実装する試みに失敗しました。
r - 生存曲線 - 時間 t(x) から t(y) までの生存確率
私は生存分析が初めてで、簡単でばかげた質問のように思えます。t(1) から t(36) までの R の生存曲線を当てはめました。私の理解では、生存関数は time1 から time36(curve) までの生存確率です。しかし、私は time(x) から time(36) までの生存に興味があります。この確率を得る方法はありますか？
r - survfit() 陰影 95% 信頼区間生存プロット
よくわかりません... これはそれほど難しいとは思いませんが、解決できません。実行する場合:
生存曲線とその 95% 信頼区間が表示されます。95% CI の上限と下限を示す 2 本の線を表示する代わりに、95% の上限と下限の間の領域に陰影を付けます。
これは、polygon() などで行う必要がありますか? すべての座標は概要で見つけることができます...
95% CI 領域をシェーディングする既存の関数はありますか?
r - cox モデルでの制限された 3 次スプラインの近似
Cox 比例ハザード回帰を使用して、何らかの連続危険因子と私の好みの疾患との推定 U 字型関連を調査したいと思います。これまでのところ、私はこれを行ってきましたがR、survivalパッケージは次のようになっています
ただし、ドキュメントは残念ながらあまり冗長ではありませんが、これらのスプラインは制限されていない (つまり、テールで線形にする必要がある) ため、テールで大きな分散を示しているように思えます。必要な近似の複雑さを (df引数によって) 提供します。フィットの複雑さを自動的に調整できるパッケージのようにしたいのmgcvですが、AFAIKはcoxモデルをサポートしていません。
でそれを行うことはできますRか?
r - Rの生存分析で対数正規分布の平均を見つける
私はRの初心者です。現在、私が持っているいくつかの生存データに対数正規分布を当てはめていますが、中央値や平均などの統計を計算しようとすると行き詰まりました。これは私がこれまでに使用したコードです。意味を見つけるために次に何を入力すればよいか誰か教えてもらえますか?
これは私が行き詰まった場所です、私は試しました:
しかし、これは現実的な意味を与えていないようです。