 Как сравнить результаты регрессии Кокса |
Здравствуйте, гость ( Вход | Регистрация )
  |
 9.03.2012 - 14:40
Сообщение
#31
|
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 27 Регистрация: 5.02.2012 Пользователь №: 23464  |
Хорошо, файл прикрепил. В последней модели использовал предикторы efmss, gal, cys.
Жду Вас с нетерпением:) только что будете делать опишите так, чтобы я понял и мог сделать тоже самое:) Сообщение отредактировал propedevt - 9.03.2012 - 14:54
Прикрепленные файлы
|
 |
 
|
 |
|
|
9.03.2012 - 17:15
Сообщение
#32
|
|
 Группа: Пользователи Сообщений: 1091 Регистрация: 26.08.2010 Пользователь №: 22699 |
Цитата(propedevt @ 9.03.2012 - 14:40)  Хорошо, файл прикрепил. В последней модели использовал предикторы efmss, gal, cys. Жду Вас с нетерпением:) только что будете делать опишите так, чтобы я понял и мог сделать тоже самое:) Сначала данные и подгонка модели. Код > library(survival) > data<-read.csv2("cox_m4.csv") #читаем данные > head(data) #смотрим несколько первых строк X day event gal proBNP cys efmss 1 1 805 0 6 900 1800 0.30 2 2 805 0 3 400 1200 0.45 3 3 805 0 7 150 1000 0.69 4 4 805 0 13 200 900 0.57 5 5 760 1 20 900 3300 0.36 6 6 805 0 8 800 2400 0.40 > length(data[,1]) # сколько всего случаев [1] 197 > model5<-coxph(Surv(day,event)~ efmss + gal + cys, data) # собственно выбранная модель > summary(model5) Call: coxph(formula = Surv(day, event) ~ efmss + gal + cys, data = data) n= 197, number of events= 108 coef exp(coef) se(coef) z Pr(>|z|) efmss -3.757e+00 2.335e-02 1.130e+00 -3.324 0.000887 *** gal 9.448e-02 1.099e+00 1.051e-02 8.987 < 2e-16 *** cys 1.896e-04 1.000e+00 8.606e-05 2.203 0.027583 * --- Signif. codes: 0 ?***? 0.001 ?**? 0.01 ?*? 0.05 ?.? 0.1 ? ? 1 exp(coef) exp(-coef) lower .95 upper .95 efmss 0.02335 42.8186 0.002549 0.214 gal 1.09908 0.9098 1.076669 1.122 cys 1.00019 0.9998 1.000021 1.000 Rsquare= 0.654 (max possible= 0.996 ) Likelihood ratio test= 208.9 on 3 df, p=0 Wald test = 158.6 on 3 df, p=0 Score (logrank) test = 215.5 on 3 df, p=0 Прогноз который считает модель Цитата Predicted values are available based on either the linear predictor the risk for an individual relative to the average subject within the data set the expected number of events for an individual over the time interval that they were observed to be at risk, which is a component of the martingale residual, or for individual components of the linear predictor Код > predict(model5, type="lp", se.fit=FALSE)
[1] -2.18632414 -3.14706993 -3.70875790 -2.71002012 -0.80464171 -2.25929859 [7] -3.08799757 -2.40811880 -2.41023773 0.13723479 -3.16344410 -2.52261679 [13] -1.74607290 -0.58176455 -2.37054908 -2.37372747 -2.45183038 -2.37266801 [19] -1.02844012 -1.37028349 -1.93966416 -2.17903068 -2.18557176 -3.29553699 [25] -2.05531376 -2.82644514 -1.94015553 -2.73267437 -0.80306783 -2.44966538 [31] -2.60104982 -1.03368376 -2.46356747 -2.10313884 -3.03069098 -2.61667161 [37] -2.59883875 -2.68933898 -2.82390395 -2.22311845 -1.54034533 0.25133355 [43] -3.59715426 -2.24247912 0.32875319 -1.31673882 -1.27992148 -1.27989844 [49] -2.54087192 -1.95878685 -0.94026614 -2.40983850 -1.84059606 -1.72958355 [55] -2.07138085 -2.50542113 1.93030325 -0.82466261 -0.76634264 -0.11003936 [61] -0.99754969 0.42022074 -0.33413724 -0.55814298 -0.69445069 0.69496973 [67] -1.21972054 1.99028925 0.64639148 -2.36953568 0.25133355 0.92986880 [73] 0.36225391 -1.39590120 -0.88269855 0.38309631 0.58988335 0.04010133 [79] -2.92235788 -1.71504426 -2.03454047 -1.71436098 0.28859619 -1.42956318 [85] 0.27215291 -1.88430764 -0.90201314 -0.63867190 -0.48286531 0.98774348 [91] 0.45748338 0.72193016 -0.88378105 -1.79018371 -2.18345283 1.76678250 [97] -2.03463262 0.55405636 -0.10584757 -0.63057998 0.40198864 -0.65904596 [103] 1.59332732 0.19256827 -0.86439734 -0.22425331 -0.52521034 -0.40772586 [109] 0.45776743 0.13723479 -1.27947618 -1.24049383 -0.19868167 -0.86263157 [115] -0.16445160 0.78097948 0.91215873 -1.86497001 0.66570607 -0.48220507 [121] 0.61098676 0.79848223 0.15555902 -1.36372016 0.06169611 -2.20566177 [127] -1.14420490 0.55335005 5.46721790 0.04452348 -0.33559594 1.19831547 [133] -0.59959741 2.74521532 4.76859263 1.93140879 3.25585374 1.72492883 [139] 0.65241815 1.35099735 2.23344833 1.16027740 2.63031810 1.91035145 [145] 1.92964301 0.70362896 3.32882819 2.00690139 2.23307213 1.12124899 [151] 4.65282785 3.76430413 1.51548542 4.82310462 3.44325707 3.25580767 [157] 4.36803005 3.02857747 2.00831402 3.01034537 2.91506983 1.32697656 [163] 2.68616600 2.97098683 0.89077128 2.36754496 2.68859201 1.44105228 [169] 0.58767227 0.51403758 2.49848623 1.49805178 2.00586497 0.58988335 [175] 2.15793268 1.70568335 2.10405789 0.77956686 1.59186863 2.08345347 [181] 0.40013072 2.28925015 0.30645209 0.87018255 2.13963148 3.32878212 [187] 2.70536541 1.10096707 1.55305515 3.55777810 0.04421639 2.38582312 [193] 3.33024081 2.21547724 1.51548542 0.23020710 1.50539054 > predict(model5, type="risk") [1] 0.11232890 0.04297787 0.02450795 0.06653547 0.44724814 [6] 0.10442370 0.04559316 0.08998441 0.08979395 1.14709744 [11] 0.04227987 0.08024934 0.17445771 0.55891127 0.09342941 [16] 0.09313293 0.08613578 0.09323165 0.35756428 0.25403493 [21] 0.14375222 0.11315116 0.11241344 0.03704815 0.12805265 [26] 0.05922301 0.14368160 0.06504510 0.44795261 0.08632247 [31] 0.07419565 0.35569425 0.08513071 0.12207266 0.04828226 [36] 0.07304558 0.07435988 0.06792582 0.05937370 0.10827094 [41] 0.21430708 1.28573887 0.02740159 0.10619491 1.38923493 [46] 0.26800790 0.27805913 0.27806554 0.07879766 0.14102941 [51] 0.39052389 0.08982980 0.15872279 0.17735826 0.12601166 [56] 0.08164121 6.89159980 0.43838287 0.46470958 0.89579887 [61] 0.36878196 1.52229755 0.71595552 0.57227080 0.49934867 [66] 2.00364842 0.29531268 7.31765007 1.90864101 0.09352414 [71] 1.28573887 2.53417668 1.43656366 0.24760979 0.41366511 [76] 1.46681930 1.80377799 1.04091624 0.05380667 0.17995576 [81] 0.13074055 0.18007876 1.33455272 0.23941348 1.31278772 [86] 0.15193422 0.40575200 0.52799318 0.61701292 2.68516850 [91] 1.58009249 2.05840242 0.41321756 0.16692950 0.11265189 [96] 5.85199422 0.13072850 1.74029800 0.89956176 0.53228300 [101] 1.49479436 0.51734466 4.92009247 1.21235927 0.42130538 [106] 0.79911269 0.59143095 0.66516120 1.58054137 1.14709744 [111] 0.27818298 0.28924135 0.81981082 0.42204997 0.84835882 [116] 2.18361003 2.48969131 0.15490086 1.94586396 0.61742043 [121] 1.84224835 2.22216563 1.16831089 0.25570773 1.06363906 [126] 0.11017759 0.31847704 1.73906924 236.80047306 1.04552952 [131] 0.71491192 3.31452879 0.54903263 15.56796569 117.75340276 [136] 6.89922294 25.94175269 5.61212163 1.92017850 3.86127465 [141] 9.33199040 3.19081830 13.87818390 6.75546260 6.88705121 [146] 2.02107380 27.90562252 7.44022727 9.32848045 3.06868455 [151] 104.88115464 43.13367980 4.55163006 124.35055369 31.28870201 [156] 25.94055751 78.88807278 20.66781100 7.45074491 20.29440783 [161] 18.45010077 3.76962888 14.67530276 19.51116438 2.43700853 [166] 10.67116195 14.71094846 4.22513952 1.79979410 1.67202854 [171] 12.16406643 4.47296628 7.43251999 1.80377799 8.65323018 [176] 5.50514631 8.19937467 2.18052759 4.91292080 8.03215988 [181] 1.49201973 9.86753570 1.35859638 2.38734662 8.49630599 [186] 27.90433687 14.95978216 3.00707267 4.72588644 35.08515480 [191] 1.04520851 10.86800471 27.94507043 9.16578236 4.55163006 [196] 1.25886070 4.50591302 > predict(model5, type="expected") 1 2 3 4 5 6 7 0.09741257 0.03727077 0.02125350 0.05770012 0.26029088 0.09055712 0.03953877 8 9 10 11 12 13 14 0.07803524 0.07787007 0.87572766 0.03666546 0.06959290 0.15129120 0.48469256 15 16 17 18 19 20 21 0.08102277 0.08076566 0.07469767 0.08085127 0.31008276 0.22030123 0.06662098 22 23 24 25 26 27 28 0.09812564 0.09748588 0.03212846 0.11104834 0.05135869 0.12460190 0.05640766 29 30 31 32 33 34 35 0.38846828 0.07485957 0.06434309 0.30371060 0.07382607 0.06590057 0.04187079 36 37 38 39 40 41 42 0.06334574 0.06448551 0.05890585 0.05148937 0.09389348 0.18584891 0.92114753 43 44 45 46 47 48 49 0.02376289 0.09209312 1.20475624 0.23241871 0.24113522 0.24114078 0.06833400 50 51 52 53 54 55 56 0.12230189 0.33866561 0.07790116 0.13764574 0.15380657 0.10927837 0.07079994 57 58 59 60 61 62 63 1.54319697 0.18171314 0.40300006 0.77684433 0.31981083 0.06927014 0.62088266 64 65 66 67 68 69 70 0.48863513 0.43303938 0.97227876 0.03250515 4.78395309 0.16537057 0.08110492 71 72 73 74 75 76 77 0.14694725 0.90498987 0.45504521 0.21472930 0.35873387 1.27203806 0.93033237 78 79 80 81 82 83 84 0.83406021 0.04666160 0.15605915 0.11337930 0.15616582 0.07790488 0.20762139 85 86 87 88 89 90 91 1.13846058 0.13175863 0.35187155 0.15575776 0.02807636 0.57789685 1.37026952 92 93 94 95 96 97 98 0.54191702 0.35834575 0.10913106 0.09769267 0.26628726 0.11336886 0.87068667 99 100 101 102 103 104 105 0.22317478 0.03107217 0.65040068 0.30108588 0.01077213 1.05136817 0.36535957 106 107 108 109 110 111 112 0.69299726 0.51289390 0.57683340 1.37065880 0.21043827 0.24124262 0.08223406 113 114 115 116 117 118 119 0.30781553 0.36600529 0.60779342 0.66763945 0.68130989 0.13433133 0.90179729 120 121 122 123 124 125 126 0.40364193 0.65789260 0.74146453 0.08105875 0.22175190 0.65599925 0.09554693 127 128 129 130 131 132 133 0.03371261 0.68596307 0.69465773 0.83775672 0.06455349 1.78933885 0.47612572 134 135 136 137 138 139 140 0.34570904 1.65642691 0.04566908 0.01860585 0.73234819 1.66519498 3.34852992 141 142 143 144 145 146 147 1.39505890 0.01814069 0.23856851 0.93426907 1.60596606 1.75269223 3.37110028 148 149 150 151 152 153 154 0.11621245 1.21731071 0.37070821 1.21628368 0.40837624 3.26094425 1.44206602 155 156 157 158 159 160 161 1.01897196 0.57604734 1.75182298 0.17576492 1.15893131 2.06286055 0.51877603 162 163 164 165 166 167 168 0.04371556 0.56900548 0.02825276 0.42917254 1.00264005 0.47908808 0.71357947 169 170 171 172 173 174 175 0.44651592 1.44999724 1.00980925 0.26111063 0.28818108 0.60186215 0.50513469 176 177 178 179 180 181 182 0.02364640 0.61003936 0.17344290 0.03714014 0.15097160 0.86833034 1.96093102 183 184 185 186 187 188 189 1.17818623 0.17762030 1.22144772 0.90875412 2.42176769 0.59758204 1.86409115 190 191 192 193 194 195 196 2.04810554 0.90641363 0.63442276 0.12003320 0.23883016 0.90452498 0.54774348 197 0.44053876 > predict(model5, type="terms") efmss gal cys 1 -0.076855836 -1.81712524 -0.292343064 2 -0.640401728 -2.10055649 -0.406111708 3 -1.542075156 -1.72264816 -0.444034589 4 -1.091238442 -1.15578565 -0.462996030 5 -0.302274193 -0.49444606 -0.007921455 6 -0.452553097 -1.62817107 -0.178574420 7 -0.978529263 -1.81712524 -0.292343064 8 -0.828250359 -1.43921690 -0.140651539 9 -0.602832002 -1.43921690 -0.368188827 10 0.110992795 0.16689353 -0.140651539 11 -1.091238442 -1.62817107 -0.444034589 12 -0.715541180 -1.53369399 -0.273381624 13 -0.903389811 -0.77787731 -0.064805777 14 0.298841426 -0.77787731 -0.102728658 15 -0.790680633 -1.43921690 -0.140651539 16 -0.452553097 -1.43921690 -0.481957471 17 -0.001716383 -2.00607941 -0.444034589 18 -0.565262276 -1.43921690 -0.368188827 19 -1.016098989 0.35584770 -0.368188827 20 -0.677971454 -0.39996898 -0.292343064 21 -0.339843919 -1.15578565 -0.444034589 22 -1.203947620 -0.87235440 -0.102728658 23 -0.227134740 -1.62817107 -0.330265945 24 -1.053668716 -1.91160233 -0.330265945 25 0.035853343 -1.62817107 -0.462996030 26 -0.527692550 -1.91160233 -0.387150267 27 -0.076855836 -1.72264816 -0.140651539 28 -0.452553097 -1.81712524 -0.462996030 29 -0.715541180 0.16689353 -0.254420183 30 -0.302274193 -1.81712524 -0.330265945 31 -0.264704466 -2.00607941 -0.330265945 32 -0.001716383 -0.87235440 -0.159612980 33 -1.016098989 -1.34473982 -0.102728658 34 -1.279087073 -0.68340023 -0.140651539 35 -1.128808168 -1.53369399 -0.368188827 36 -0.865820085 -1.34473982 -0.406111708 37 -0.640401728 -1.62817107 -0.330265945 38 -1.203947620 -1.34473982 -0.140651539 39 -0.903389811 -1.62817107 -0.292343064 40 -0.302274193 -1.53369399 -0.387150267 41 -0.565262276 -0.87235440 -0.102728658 42 0.110992795 0.07241645 0.067924308 43 -1.241517346 -1.91160233 -0.444034589 44 -0.189565014 -1.72264816 -0.330265945 45 -0.302274193 0.73375604 -0.102728658 46 -0.076855836 -1.06130857 -0.178574420 47 0.110992795 -1.25026274 -0.140651539 48 0.073423069 -1.15578565 -0.197535861 49 -0.790680633 -1.53369399 -0.216497302 50 -0.076855836 -1.81712524 -0.064805777 51 0.110992795 -0.77787731 -0.273381624 52 -0.715541180 -1.25026274 -0.444034589 53 -0.828250359 -1.06130857 0.048962867 54 -0.640401728 -0.77787731 -0.311304505 55 -0.377413645 -1.34473982 -0.349227386 56 -0.527692550 -1.53369399 -0.444034589 57 0.674538687 1.01718729 0.238577274 58 -0.189565014 -0.49444606 -0.140651539 59 -0.377413645 -0.39996898 0.011039986 60 0.298841426 -0.11653772 -0.292343064 61 0.223701973 -0.96683148 -0.254420183 62 0.298841426 0.07241645 0.048962867 63 0.073423069 -0.49444606 0.086885749 64 -0.302274193 -0.49444606 0.238577274 65 0.148562521 -0.68340023 -0.159612980 66 0.073423069 0.73375604 -0.112209378 67 -0.452553097 -0.68340023 -0.083767217 68 -0.076855836 2.15091230 -0.083767217 69 0.373980878 0.26137061 0.011039986 70 -0.828250359 -1.62817107 0.086885749 71 0.110992795 0.07241645 0.067924308 72 0.298841426 0.73375604 -0.102728658 73 0.449120330 -0.02206064 -0.064805777 74 0.486690057 -1.62817107 -0.254420183 75 0.073423069 -0.87235440 -0.083767217 76 0.073423069 0.45032478 -0.140651539 77 0.298841426 0.35584770 -0.064805777 78 0.674538687 -0.68340023 0.048962867 79 -0.339843919 -2.10055649 -0.481957471 80 0.110992795 -1.53369399 -0.292343064 81 -0.227134740 -1.43921690 -0.368188827 82 0.073423069 -1.62817107 -0.159612980 83 0.110992795 0.26137061 -0.083767217 84 -0.001716383 -1.53369399 0.105847189 85 -0.227134740 0.45032478 0.048962867 86 -0.001716383 -1.62817107 -0.254420183 87 0.110992795 -0.87235440 -0.140651539 88 0.336411152 -0.87235440 -0.102728658 89 -0.452553097 0.07241645 -0.102728658 90 0.298841426 0.45032478 0.238577274 91 0.298841426 0.26137061 -0.102728658 92 0.336411152 0.45032478 -0.064805777 93 0.223701973 -0.96683148 -0.140651539 94 0.035853343 -1.53369399 -0.292343064 95 -0.452553097 -1.62817107 -0.102728658 96 -0.189565014 1.30061854 0.655728968 97 -0.076855836 -1.81712524 -0.140651539 98 0.110992795 0.26137061 0.181692952 99 -0.076855836 -0.30549189 0.276500155 100 -1.016098989 0.45032478 -0.064805777 101 0.186132247 0.16689353 0.048962867 102 0.486690057 -0.87235440 -0.273381624 103 0.073423069 1.39509563 0.124808630 104 0.486690057 -0.39996898 0.105847189 105 0.073423069 -0.68340023 -0.254420183 106 0.486690057 -0.49444606 -0.216497302 107 0.298841426 -0.68340023 -0.140651539 108 -0.377413645 0.07241645 -0.102728658 109 0.373980878 -0.02206064 0.105847189 110 0.110992795 0.16689353 -0.140651539 111 -0.076855836 -0.87235440 -0.330265945 112 -0.189565014 -0.87235440 -0.178574420 113 -0.602832002 0.54480187 -0.140651539 114 -0.114425562 -0.68340023 -0.064805777 115 0.035853343 -0.11653772 -0.083767217 116 0.035853343 0.63927895 0.105847189 117 0.411550604 0.07241645 0.428191680 118 -0.076855836 -1.53369399 -0.254420183 119 0.336411152 0.26137061 0.067924308 120 -0.452553097 -0.11653772 0.086885749 121 0.035853343 0.45032478 0.124808630 122 0.261271700 0.45032478 0.086885749 123 0.073423069 0.45032478 -0.368188827 124 -0.227134740 -0.77787731 -0.358708106 125 0.148562521 -0.02206064 -0.064805777 126 -0.001716383 -1.91160233 -0.292343064 127 -0.452553097 -0.58892314 -0.102728658 128 0.186132247 0.26137061 0.105847189 129 0.073423069 5.17417900 0.219615833 130 -0.076855836 0.07241645 0.048962867 131 0.298841426 -0.68340023 0.048962867 132 -0.264704466 1.39509563 0.067924308 133 0.073423069 -0.49444606 -0.178574420 134 0.298841426 2.15091230 0.295461596 135 0.110992795 4.22940816 0.428191680 136 0.486690057 1.20614146 0.238577274 137 0.298841426 2.52882064 0.428191680 138 0.298841426 1.11166437 0.314423036 139 -0.302274193 0.35584770 0.598844646 140 -0.264704466 1.11166437 0.504037443 141 0.524259783 1.48957271 0.219615833 142 -0.076855836 0.92271020 0.314423036 143 0.524259783 1.86748105 0.238577274 144 0.674538687 1.30061854 -0.064805777 145 0.674538687 1.20614146 0.048962867 146 0.336411152 0.26137061 0.105847189 147 0.674538687 2.33986647 0.314423036 148 0.524259783 1.20614146 0.276500155 149 0.599399235 1.39509563 0.238577274 150 0.110992795 0.73375604 0.276500155 151 0.674538687 3.28463731 0.693651849 152 0.636968961 2.62329772 0.504037443 153 0.636968961 0.45032478 0.428191680 154 0.749678140 3.19016023 0.883266255 155 0.674538687 2.15091230 0.617806086 156 0.373980878 2.33986647 0.541960324 157 0.749678140 3.19016023 0.428191680 158 0.411550604 2.15091230 0.466114561 159 0.373980878 1.20614146 0.428191680 160 0.298841426 2.24538938 0.466114561 161 0.524259783 1.77300396 0.617806086 162 0.449120330 0.63927895 0.238577274 163 0.599399235 1.96195813 0.124808630 164 0.486690057 2.15091230 0.333384477 165 0.599399235 0.26137061 0.030001427 166 0.449120330 1.30061854 0.617806086 167 0.411550604 1.77300396 0.504037443 168 0.486690057 0.45032478 0.504037443 169 0.674538687 -0.02206064 -0.064805777 170 0.298841426 0.35584770 -0.140651539 171 0.674538687 1.20614146 0.617806086 172 0.298841426 0.92271020 0.276500155 173 0.599399235 1.30061854 0.105847189 174 0.298841426 0.35584770 -0.064805777 175 0.524259783 1.39509563 0.238577274 176 0.223701973 1.39509563 0.086885749 177 -0.076855836 2.15091230 0.030001427 178 0.186132247 0.63927895 -0.045844336 179 0.298841426 1.20614146 0.086885749 180 0.449120330 1.20614146 0.428191680 181 0.524259783 -0.21101481 0.086885749 182 0.674538687 1.39509563 0.219615833 183 0.298841426 0.07241645 -0.064805777 184 0.298841426 0.45032478 0.121016342 185 0.524259783 1.20614146 0.409230239 186 0.749678140 2.15091230 0.428191680 187 0.749678140 1.48957271 0.466114561 188 0.110992795 1.11166437 -0.121690098 189 0.674538687 0.45032478 0.428191680 190 0.524259783 2.33986647 0.693651849 191 -0.114425562 0.26137061 -0.102728658 192 0.486690057 1.39509563 0.504037443 193 0.524259783 2.33986647 0.466114561 194 0.524259783 1.20614146 0.485076002 195 0.636968961 0.45032478 0.428191680 196 0.411550604 -0.11653772 -0.064805777 197 0.561829509 0.82823312 0.115327909 attr(,"constant") [1] 1.967401  |
|
|
|
|
|
|
9.03.2012 - 17:18
Сообщение
#33
|
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 27 Регистрация: 5.02.2012 Пользователь №: 23464 |
Да, до predict все делал точно также
|
|
|
|
|
|
|
9.03.2012 - 17:43
Сообщение
#34
|
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1091 Регистрация: 26.08.2010 Пользователь №: 22699 |
Теперь basehazard и счет на прямую. Центрированная версия равна случаю, когда h0(t) hazard считается для случая когда z<-0. Первый вариант считает когда значения предикторов заменены их средними.
Код > basehaz(model5, centered=FALSE) hazard time 1 0.0001002811 16 2 0.0002024633 45 3 0.0003061236 48 4 0.0004101635 55 5 0.0006646868 60 6 0.0007949146 62 7 0.0009255306 69 8 0.0010569939 75 9 0.0011890672 76 10 0.0013237703 83 11 0.0017833064 90 12 0.0019668331 91 13 0.0021839121 92 14 0.0024035279 99 15 0.0026280378 100 16 0.0033604084 120 17 0.0036432445 126 18 0.0039314237 140 19 0.0048821851 150 20 0.0056043508 160 21 0.0067440470 165 22 0.0092375477 180 23 0.0097008584 210 24 0.0106394178 220 25 0.0111215067 240 26 0.0116072477 250 27 0.0121144210 254 28 0.0126251301 267 29 0.0131371764 270 30 0.0136700471 278 31 0.0142122284 280 32 0.0148007218 300 33 0.0153900052 307 34 0.0159800228 356 35 0.0172082186 380 36 0.0186000766 390 37 0.0193368429 400 38 0.0201008041 420 39 0.0209019571 430 40 0.0217483690 440 41 0.0226347604 450 42 0.0236140231 475 43 0.0246231476 480 44 0.0256503391 488 45 0.0289022541 500 46 0.0300917523 505 47 0.0313090582 540 48 0.0326040644 550 49 0.0353892636 560 50 0.0368104561 570 51 0.0382620189 580 52 0.0397520960 590 53 0.0412467805 605 54 0.0427499492 620 55 0.0442892539 650 56 0.0474533644 660 57 0.0507720453 680 58 0.0524983401 690 59 0.0560595003 700 60 0.0579564065 705 61 0.0618094617 710 62 0.0658048238 720 63 0.0678481443 735 64 0.0699531004 740 65 0.0721146898 745 66 0.0766243540 750 67 0.0837802983 760 68 0.0862338454 766 69 0.0941286515 770 70 0.1033435078 780 71 0.1067425188 785 72 0.1138292088 790 73 0.1212529131 800 74 0.1212529131 805 > basehaz(model5) hazard time 1 0.0007172164 16 2 0.0014480302 45 3 0.0021894155 48 4 0.0029335149 55 5 0.0047538818 60 6 0.0056852791 62 7 0.0066194528 69 8 0.0075596863 75 9 0.0085042832 76 10 0.0094676883 83 11 0.0127543187 90 12 0.0140669133 91 13 0.0156194759 92 14 0.0171901823 99 15 0.0187958908 100 16 0.0240338513 120 17 0.0260567126 126 18 0.0281177885 140 19 0.0349176933 150 20 0.0400826682 160 21 0.0482338464 165 22 0.0660675194 180 23 0.0693811469 210 24 0.0760937821 220 25 0.0795417127 240 26 0.0830157622 250 27 0.0866430977 254 28 0.0902957213 267 29 0.0939579080 270 30 0.0977690327 278 31 0.1016467478 280 32 0.1058556895 300 33 0.1100702806 307 34 0.1142901239 356 35 0.1230742570 380 36 0.1330289128 390 37 0.1382983114 400 38 0.1437622096 420 39 0.1494921065 430 40 0.1555456970 440 41 0.1618852240 450 42 0.1688889721 475 43 0.1761062938 480 44 0.1834528314 488 45 0.2067107316 500 46 0.2152180967 505 47 0.2239243447 540 48 0.2331863105 550 49 0.2531062296 560 50 0.2632706871 570 51 0.2736523556 580 52 0.2843094803 590 53 0.2949995571 605 54 0.3057503141 620 55 0.3167595173 650 56 0.3393894339 660 57 0.3631248475 680 58 0.3754714163 690 59 0.4009410571 700 60 0.4145078485 705 61 0.4420651411 710 62 0.4706402210 720 63 0.4852541769 735 64 0.5003089551 740 65 0.5157687777 745 66 0.5480221780 750 67 0.5992019402 760 68 0.6167498625 766 69 0.6732140103 770 70 0.7391192393 780 71 0.7634291793 785 72 0.8141136296 790 73 0.8672084276 800 74 0.8672084276 805 > -log((survfit(model5))$surv) [1] 0.0007172164 0.0014480302 0.0021894155 0.0029335149 0.0047538818 [6] 0.0056852791 0.0066194528 0.0075596863 0.0085042832 0.0094676883 [11] 0.0127543187 0.0140669133 0.0156194759 0.0171901823 0.0187958908 [16] 0.0240338513 0.0260567126 0.0281177885 0.0349176933 0.0400826682 [21] 0.0482338464 0.0660675194 0.0693811469 0.0760937821 0.0795417127 [26] 0.0830157622 0.0866430977 0.0902957213 0.0939579080 0.0977690327 [31] 0.1016467478 0.1058556895 0.1100702806 0.1142901239 0.1230742570 [36] 0.1330289128 0.1382983114 0.1437622096 0.1494921065 0.1555456970 [41] 0.1618852240 0.1688889721 0.1761062938 0.1834528314 0.2067107316 [46] 0.2152180967 0.2239243447 0.2331863105 0.2531062296 0.2632706871 [51] 0.2736523556 0.2843094803 0.2949995571 0.3057503141 0.3167595173 [56] 0.3393894339 0.3631248475 0.3754714163 0.4009410571 0.4145078485 [61] 0.4420651411 0.4706402210 0.4852541769 0.5003089551 0.5157687777 [66] 0.5480221780 0.5992019402 0.6167498625 0.6732140103 0.7391192393 [71] 0.7634291793 0.8141136296 0.8672084276 0.8672084276 hazard у одиночного случая по времени h(t)=h0(t)*exp(sum(z_случая*coef(fit))) считаем формулу по шагам для первого случая выборки Код > coef(model5)
efmss gal cys -3.7569726150 0.0944770843 0.0001896144 > data[1,c(7,4,6)] efmss gal cys 1 0.3 6 1800 > data[1,c(7,4,6)]*coef(model5) efmss gal cys 1 -1.127092 0.5668625 0.3413059 > sum(data[1,c(7,4,6)]*coef(model5)) [1] -0.2189233 > exp(sum(data[1,c(7,4,6)]*coef(model5))) [1] 0.8033833 > -log((survfit(model5))$surv)*exp(sum(data[1,c(7,4,6)]*coef(model5))) [1] 0.0005761997 0.0011633233 0.0017589398 0.0023567369 0.0038191892 [6] 0.0045674583 0.0053179578 0.0060733257 0.0068321990 0.0076061827 [11] 0.0102466066 0.0113011232 0.0125484260 0.0138103053 0.0151003048 [16] 0.0193083947 0.0209335277 0.0225893616 0.0280522916 0.0322017461 [21] 0.0387502666 0.0530775416 0.0557396545 0.0611324736 0.0639024834 [26] 0.0666934767 0.0696076175 0.0725420743 0.0754842140 0.0785460079 [31] 0.0816612994 0.0850426929 0.0884286250 0.0918187766 0.0988758024 [36] 0.1068732067 0.1111065535 0.1154961580 0.1200994615 0.1249628150 [41] 0.1300558851 0.1356825793 0.1414808550 0.1473829406 0.1660679492 [46] 0.1729026242 0.1798970785 0.1873379871 0.2033413173 0.2115072727 [51] 0.2198477318 0.2284094878 0.2369977169 0.2456346956 0.2544793055 [56] 0.2726598026 0.2917284374 0.3016474645 0.3221093486 0.3330086822 [61] 0.3551477507 0.3781044927 0.3898451007 0.4019398581 0.4143600213 [66] 0.4402718645 0.4813888306 0.4954865382 0.5408488915 0.5937960517 [71] 0.6133262514 0.6540452922 0.6967007661 0.6967007661 |
|
|
|
|
|
|
9.03.2012 - 17:58
Сообщение
#35
|
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 27 Регистрация: 5.02.2012 Пользователь №: 23464 |
Действия математические понятны. Но каков смысл predict и basehazard? они не используются пока, какие умозаключения мы сделали посчитав их?
.. Кажется понял это делали для того чтобы увидеть, что basehaz(model5, centered=TRUE) равна -log((survfit(model5))$surv) Сообщение отредактировал propedevt - 9.03.2012 - 18:04 |
|
|
|
|
|
|
9.03.2012 - 18:36
Сообщение
#36
|
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1091 Регистрация: 26.08.2010 Пользователь №: 22699 |
Код > exp(model5$linear.predictors) [1] 0.11232890 0.04297787 0.02450795 0.06653547 0.44724814 [6] 0.10442370 0.04559316 0.08998441 0.08979395 1.14709744 [11] 0.04227987 0.08024934 0.17445771 0.55891127 0.09342941 [16] 0.09313293 0.08613578 0.09323165 0.35756428 0.25403493 [21] 0.14375222 0.11315116 0.11241344 0.03704815 0.12805265 [26] 0.05922301 0.14368160 0.06504510 0.44795261 0.08632247 [31] 0.07419565 0.35569425 0.08513071 0.12207266 0.04828226 [36] 0.07304558 0.07435988 0.06792582 0.05937370 0.10827094 [41] 0.21430708 1.28573887 0.02740159 0.10619491 1.38923493 [46] 0.26800790 0.27805913 0.27806554 0.07879766 0.14102941 [51] 0.39052389 0.08982980 0.15872279 0.17735826 0.12601166 [56] 0.08164121 6.89159980 0.43838287 0.46470958 0.89579887 [61] 0.36878196 1.52229755 0.71595552 0.57227080 0.49934867 [66] 2.00364842 0.29531268 7.31765007 1.90864101 0.09352414 [71] 1.28573887 2.53417668 1.43656366 0.24760979 0.41366511 [76] 1.46681930 1.80377799 1.04091624 0.05380667 0.17995576 [81] 0.13074055 0.18007876 1.33455272 0.23941348 1.31278772 [86] 0.15193422 0.40575200 0.52799318 0.61701292 2.68516850 [91] 1.58009249 2.05840242 0.41321756 0.16692950 0.11265189 [96] 5.85199422 0.13072850 1.74029800 0.89956176 0.53228300 [101] 1.49479436 0.51734466 4.92009247 1.21235927 0.42130538 [106] 0.79911269 0.59143095 0.66516120 1.58054137 1.14709744 [111] 0.27818298 0.28924135 0.81981082 0.42204997 0.84835882 [116] 2.18361003 2.48969131 0.15490086 1.94586396 0.61742043 [121] 1.84224835 2.22216563 1.16831089 0.25570773 1.06363906 [126] 0.11017759 0.31847704 1.73906924 236.80047306 1.04552952 [131] 0.71491192 3.31452879 0.54903263 15.56796569 117.75340276 [136] 6.89922294 25.94175269 5.61212163 1.92017850 3.86127465 [141] 9.33199040 3.19081830 13.87818390 6.75546260 6.88705121 [146] 2.02107380 27.90562252 7.44022727 9.32848045 3.06868455 [151] 104.88115464 43.13367980 4.55163006 124.35055369 31.28870201 [156] 25.94055751 78.88807278 20.66781100 7.45074491 20.29440783 [161] 18.45010077 3.76962888 14.67530276 19.51116438 2.43700853 [166] 10.67116195 14.71094846 4.22513952 1.79979410 1.67202854 [171] 12.16406643 4.47296628 7.43251999 1.80377799 8.65323018 [176] 5.50514631 8.19937467 2.18052759 4.91292080 8.03215988 [181] 1.49201973 9.86753570 1.35859638 2.38734662 8.49630599 [186] 27.90433687 14.95978216 3.00707267 4.72588644 35.08515480 [191] 1.04520851 10.86800471 27.94507043 9.16578236 4.55163006 [196] 1.25886070 4.50591302 > риск считает как экспоненту от линейного предиктора |
|
|
|
|
|
|
9.03.2012 - 18:49
Сообщение
#37
|
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 27 Регистрация: 5.02.2012 Пользователь №: 23464 |
Цитата(p2004r @ 9.03.2012 - 18:36) Код > exp(model5$linear.predictors) [1] 0.11232890 0.04297787 0.02450795 0.06653547 0.44724814 ... > риск считает как экспоненту от линейного предиктора Вижу predict(model5, type="risk") тоже самое выдает |
|
|
|
|
|
|
9.03.2012 - 19:19
Сообщение
#38
|
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1091 Регистрация: 26.08.2010 Пользователь №: 22699 |
Линейный предиктор он считает в момент фита
names(coef) <- dimnames(x)[[2]] lp <- c(x %*% coef) + offset - sum(coef*coxfit$means) Код # напоминаю что было вот так 195 0.636968961 0.45032478 0.428191680 196 0.411550604 -0.11653772 -0.064805777 197 0.561829509 0.82823312 0.115327909 attr(,"constant") [1] 1.967401 # константа получается вот так > model5$mean [1] 0.2795431 25.2335025 3341.7766497 > model5$mean*model5$coefficients efmss gal cys -1.050236 2.383988 0.633649 > sum(model5$mean*model5$coefficients) [1] 1.967401 теперь линейный предиктор для 197го случая Код # так он в принципе и все сразу посчитать может, а не только один случай > c(as.numeric(data[197,c(7,4,6)])%*%as.numeric(model5$coefficients)) - sum(model5$mean*model5$coefficients) [1] 1.505391 # вот оно же "по простому", для одиночного случая > sum(data[197,c(7,4,6)]*model5$coefficients) - sum(model5$mean*model5$coefficients) [1] 1.505391 Все рассчитывается за вычетом средней по выборке. |
|
|
|
|
|
|
9.03.2012 - 19:42
Сообщение
#39
|
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1091 Регистрация: 26.08.2010 Пользователь №: 22699 |
Конкретно в этой модели первая переменная похоже не выполняет условия пропорциональности риска.
|
|
|
|
|
|
|
9.03.2012 - 20:26
Сообщение
#40
|
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 27 Регистрация: 5.02.2012 Пользователь №: 23464 |
Цитата(p2004r @ 9.03.2012 - 19:19) Линейный предиктор он считает в момент фита ... Все рассчитывается за вычетом средней по выборке. Как это теперь подсчитать для произвольных значений предикторов? |
|
|
|
|
|
|
9.03.2012 - 20:35
Сообщение
#41
|
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 27 Регистрация: 5.02.2012 Пользователь №: 23464 |
Цитата(p2004r @ 9.03.2012 - 19:42) Конкретно в этой модели первая переменная похоже не выполняет условия пропорциональности риска. Хм, при проверке cox.zph она немного больше 0,05 выдала |
|
|
|
|
|
|
9.03.2012 - 21:59
Сообщение
#42
|
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1091 Регистрация: 26.08.2010 Пользователь №: 22699 |
Цитата(propedevt @ 9.03.2012 - 20:35) Хм, при проверке cox.zph она немного больше 0,05 выдала совсем немного я бы сказал, и на взгляд оно как то ступенькой уж очень |
|
|
|
|
|
|
9.03.2012 - 22:01
Сообщение
#43
|
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 27 Регистрация: 5.02.2012 Пользователь №: 23464 |
давайте уберем ее из модели, построим только на gal и cys
|
|
|
|
|
|
|
9.03.2012 - 22:33
Сообщение
#44
|
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 1091 Регистрация: 26.08.2010 Пользователь №: 22699 |
Цитата(propedevt @ 9.03.2012 - 20:26) Как это теперь подсчитать для произвольных значений предикторов? так и считать, за вычетом среднего.... В predict() подставить датафрейм с новыми значениями, оно все применит само |
|
|
|
|
|
|
9.03.2012 - 22:39
Сообщение
#45
|
|
|
Группа: Пользователи Сообщений: 27 Регистрация: 5.02.2012 Пользователь №: 23464 |
Так понятно, но я вижу predict не используется же в расчетах, и потом я хочу вне R написать на javascript или php в виде интерфейса, подставил значения - получил прогноз.
|
|
|
|
|
|
|