Как сравнить результаты регрессии Кокса Опции

[propedevt]

Уважаемые форумчане!
Для анализа выживаемости строю модель Кокса, с разными независимыми переменными. И появилась необходимость сравнить модели.
И собственно вопрос у меня к Вам - как сравнить что одна полученная модель лучше чем другая?

[propedevt]

Уважаемый p2004r!
Последовал Вашему совету и начал изучение R. Хочу сказать Вам еще раз спасибо, что направили меня в это русло:) Информации в интернете много, особенно англоязычной. Почитал статьи, некоторые pdf книги, и целом разобрался. Язык R, мне понравился, вспомнилось изучение html и php по-молодости:)

Сделал две модели и сравнил их дисперсионным анализом, получив такой результат:

Код

> anova(model1,model2)
Analysis of Deviance Table
Cox model: response is  Surv(day, event)
Model 1: ~ proBNP + efmss
Model 2: ~ proBNP + efmss + gal + cys
   loglik  Chisq Df P(>|Chi|)    
1 -483.71                        
2 -428.51 110.41  2 < 2.2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ?***? 0.001 ?**? 0.01 ?*? 0.05 ?.? 0.1 ? ? 1

И так понимаю что различие между моделями достоверно.
Но теперь у меня возник вопрос как (красиво) репрезентативно это показать это в виде графика или рисунка? (Сами модели Кокса в R попробовал рисовать стандартными средствами)

Сообщение отредактировал propedevt - 3.03.2012 - 21:41

[p2004r]

Но теперь у меня возник вопрос как (красиво) репрезентативно это показать это в виде графика или рисунка? (Сами модели Кокса в R попробовал рисовать стандартными средствами)

Приятно слышать что многочисленное международное (и пока увы небольшое русскоговорящее) сообщество пользователей это мощного средства анализа приросло Вами


Наверное для демонстрации выбора между моделями можно показать график как меняется AIC от полной модели до оптимальной путем применения к полной модели функции step() которая показывает как меняется AIC при исключении наименее значимых параметров модели. Показывают что выбирают модлель с минимальным для данного датасета AIC.

Итоговые модели можно нарисовать как кривые survivor, density и hazard functions с соответствующими доверительными интервалами.