регрессия Кокса Опции

[mamalita]

Добрый день! Помогите разобраться. Имеются данные для анализа выживаемости:
время (месяцы),
событие (рецидив или нет),
независимые ковариаты 3 переменных -
1. дифференцировка - бинарная (низкодифференированныя и умеренно+высокодифференцированная)
2. уровень РЭА до операции
3. количество метастазов
Они остались в результате применения регрессионного анализа Кокса в СПСС. Т.е. я понимаю что можно сделать выводы, что такие то факторы значимо влияют на продолжительность безрецидивной жизни, какой из них более значим. Могу ли я применить это как-то в плане прогнозирования продолжительности безрецидивной жизни? (как например в логистической регрессии). Это пожалуй основной вопрос. Цель исследования не только выявить исходные факторы, влияющие на продолжительность безрецидивного течения, но и иметь возможность прогнозировать это время для любого конкретного больного.
Привожу формулу h(t)=h0(t) *exp(b1z1+...+bmzm)
В СПСС есть функция сохранить: функция риска - это h(t)? Для 2 больных проживших 1 мес у одного 2,1 а другого 0,6. О чем это говорит? Максимум 4,3 минимум 0,2 - это много или мало. Как мне найти h0(t) - базовая функция риска при нулевых ковариатах (нулевые это равные 0?) и нужно ли это?
С экспоненциальной регрессией более понятно, но у меня время жизни распределено не экспоненциально. В Attestat сделала подгонку распределения: получилось логлогистическое. Что мне с ним делать?!

[mamalita]

Добрый день! Спасибо большое за указанное направление. Попытки освоить R пока ни к чему не ведут, срубаюсь на этапе загрузки данных, но буду пытаться. Тут на форуме рекомендовали новую книжку. Может она поможет. Сразу приношу извинения за глупые вопросы.
Как я поняла из ветки: для нахождения h(o) строится график функции риска для средних значений ковариат в определенные точки времени и по графику находится h(0)? Но формула то должна быть.
В результате построения регрессии Кокса у меня получилось 4 значимых переменных:
1. дифференцировка (0 - умеренная+высокая, 1-низкая) коэффициент - 0,62 среднее 0,61
2. уровень РЭА до операции коэффициент 0,006 среднее 149,78
3. кол-во образований малого диаметра 0,66 среднее 1,58
4. кол-во образований большого диаметра 0,70 среднее 0,67
нахожу p(i)=2,03 h(0)(t=1)=exp(-2,03)=0,13 это для единицы времени т.е. на 1 месяц, а дальше как например для 3, 6 месяцев и так далее? Еще вопрос S(t)=1-h(t), т.е. если выживаемость рассчитана для конкретного больного по нашим данным вычесть из единицы мы получим риск? Но я где-то читала что риск может быть больше 1, я неправильно поняла? Что мы прогнозируем с помощью модели Кокса предполагаемое время жизни определенного больного или вероятность умереть ( в нашем случае иметь МТС) в определенный момент времени, как я понимаю второй вариант. А нельзя ли как-то предсказывать время жизни? Например больной Н. имеет низкодифференцированную опухоль уровень РЭА 20, по 1 большому и маленькому мтс, подставляем в формулу данные и получаем что только через 12 месяцев мы имеем высокую вероятность получить прогрессию.
В СПСС сохраняет параметры Функция риска, функция выживаемости. Они в сумме не должны равняться 1?
В посте я столкнулась с тем что модели Кокса не применяются для прогнозирования по нравственным соображениям почему?