原文链接:http://tecdat.cn/?p=20650 人们通常使用接收者操作特征曲线(ROC)进行二元结果逻辑回归。但是,流行病学研究中感兴趣的结果通常是事件发生时间。使用随时间变化的时间依赖性ROC可以更全面地描述这种情况下的预测模型。 时间依赖性ROC定义 令 Mi为用于 ...
原文链接:http: tecdat.cn p 原文出处:拓端数据部落公众号 引言 在比较性的纵向临床研究中,主要终点往往是发生特定临床事件的时间,如死亡 心衰住院 肿瘤进展等。风险比例估计值几乎被常规用于量化治疗差异。然而,当基础模型假设 即比例危害假设 被违反时,这种基于模型的组间总结的临床意义可能相当难以解释,而且很难保证模型的建立在经验上的正确。例如,拟合度检验的非显著性结果并不一定意味着风 ...
2021-10-08 10:36 0 93 推荐指数:
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原文链接:http://tecdat.cn/?p=6087 根据生存曲线的估计,可以推断出相比组之间存活时间的差异,因此生存曲线非常有用,几乎可以在每个生存分析中看到。 例 在我们将对象放入ggsurvplot()函数之后,我们可以创建简单的生存曲线估计。让我们来看看患有 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=21757 时间序列模型根据研究对象是否随机分为确定性模型和随机性模型两大类。 随机时间序列模型即是指仅用它的过去值及随机扰动项所建立起来的模型,建立具体的模型,需解决如下三个问题模型的具体形式、时序变量的滞后期以及随机扰动项的结构 ...
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本文出自于http://www.bioinfo-scrounger.com 生存分析是研究生存时间的分布规律,以及生存时间和相关因素之间关系的一种统计分析方法 其主要应用领域: Cancer studies for patients survival time analyses(临床 ...
本文我们使用4个时间序列模型对每周的温度序列建模。第一个是通过auto.arima获得的,然后两个是SARIMA模型,最后一个是Buys-Ballot方法。 我们使用以下数据 k=620n=nrow(elec)futu=(k+1):ny=electricite$Load[1:k]plot(y ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=18970 在普遍的理解中,最大似然估计是使用已知的样本结果信息来反向推断最有可能导致这些样本结果的模型参数值! 换句话说,最大似然估计提供了一种在给定观测数据的情况下评估模型参数的方法,即“模型已确定且参数未知”。 在所有双射函数 ...
原文链接:http://tecdat.cn/?p=13913 我们讨论了使用程序来获得预测的置信区间的方法。我们将讨论线性回归。 > plot(cars) > reg=lm(dist~speed,data=cars) > ...