拓端數據tecdat|R語言中生存分析模型與時間依賴性ROC曲線可視化
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=20650 人們通常使用接收者操作特征曲線（ROC）進行二元結果邏輯回歸。但是，流行病學研究中感興趣的結果通常是事件發生時間。使用隨時間變化的時間依賴性ROC可以更全面地描述這種情況下的預測模型。 時間依賴性ROC定義 令 Mi為用於 ...
原文：拓端tecdat|R語言使用限制平均生存時間RMST比較兩條生存曲線分析肝硬化患者
原文鏈接：http: tecdat.cn p 原文出處：拓端數據部落公眾號 引言 在比較性的縱向臨床研究中，主要終點往往是發生特定臨床事件的時間，如死亡 心衰住院 腫瘤進展等。風險比例估計值幾乎被常規用於量化治療差異。然而，當基礎模型假設 即比例危害假設 被違反時，這種基於模型的組間總結的臨床意義可能相當難以解釋，而且很難保證模型的建立在經驗上的正確。例如，擬合度檢驗的非顯著性結果並不一定意味着風 ...
2021-10-08 10:36 0 93 推薦指數：
相關推薦
R語言代寫繪制生存曲線估計|生存分析|如何R作生存曲線圖
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=6087 根據生存曲線的估計，可以推斷出相比組之間存活時間的差異，因此生存曲線非常有用，幾乎可以在每個生存分析中看到。 例 在我們將對象放入ggsurvplot()函數之后，我們可以創建簡單的生存曲線估計。讓我們來看看患有 ...
拓端數據tecdat|R語言時間序列平穩性幾種單位根檢驗（ADF，KPSS，PP）及比較分析
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=21757 時間序列模型根據研究對象是否隨機分為確定性模型和隨機性模型兩大類。 隨機時間序列模型即是指僅用它的過去值及隨機擾動項所建立起來的模型,建立具體的模型,需解決如下三個問題模型的具體形式、時序變量的滯后期以及隨機擾動項的結構 ...
拓端tecdat|R語言:邏輯回歸ROC曲線對角線分析過程及結果
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=19018 之前我們討論了使用ROC曲線來描述分類器的優勢，有人說它描述了“隨機猜測類別的策略”，讓我們回到ROC曲線來說明。考慮一個非常簡單的數據集，其中包含10個觀測值（不可線性分離） 在這里我們可以檢查一下，確實是不可分 ...
R語言中的生存分析
本文出自於http://www.bioinfo-scrounger.com 生存分析是研究生存時間的分布規律，以及生存時間和相關因素之間關系的一種統計分析方法 其主要應用領域： Cancer studies for patients survival time analyses（臨床 ...
拓端tecdat|R語言ARIMA集成模型預測時間序列分析
本文我們使用4個時間序列模型對每周的溫度序列建模。第一個是通過auto.arima獲得的，然后兩個是SARIMA模型，最后一個是Buys-Ballot方法。 我們使用以下數據 k=620n=nrow(elec)futu=(k+1):ny=electricite$Load[1:k]plot(y ...
拓端tecdat|使用R語言做極大似然估計實例
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=18970 在普遍的理解中，最大似然估計是使用已知的樣本結果信息來反向推斷最有可能導致這些樣本結果的模型參數值！ 換句話說，最大似然估計提供了一種在給定觀測數據的情況下評估模型參數的方法，即“模型已確定且參數未知”。 在所有雙射函數 ...
拓端tecdat|R語言中回歸模型預測的不同類型置信區間應用比較分析
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=13913 我們討論了使用程序來獲得預測的置信區間的方法。我們將討論線性回歸。 > plot(cars) > reg=lm(dist~speed,data=cars) > ...