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]

Спасибо! Дело пошло дальше. Тупо повторяю команды из поста, выдает какие-то результаты. До понимания процесса еще ооочень далеко! Уважаемый p2004r отзовитесь!
Вопрос:
1. как сохранить то что получилось
2. что мы получаем после команды predict(model5, type="lp", se.fit=FALSE)
3. predict(model5, type="risk")
4. predict(model5, type="expected")
5. predict(model5, type="terms")
6. hazard time - два стобца - риск и время для этого риска?
7. -log((survfit(model5))$surv) - после этой команды выдает +который не стирается. что делать?