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]

Уважаемый р2004r! у меня проблемы с сохранением так и остались. Текст R комманд сохранила в worde, выходила через меню, программа спрашивает сохранить рабочее протсранство, пишу - да. Сохраняет, потом файл не может открыть ни через R никак. Через команду q не выходит из программы - начинает что-то писать.

[p2004r]

Уважаемый р2004r! у меня проблемы с сохранением так и остались. Текст R комманд сохранила в worde, выходила через меню, программа спрашивает сохранить рабочее протсранство, пишу - да. Сохраняет, потом файл не может открыть ни через R никак. Через команду q не выходит из программы - начинает что-то писать.

Вы как файл сохраните все что написали в окне редактора. Сохранение образа и истории идет параллельно.

Пишите тест анализа в окне редактора студии -> отправляете кусочками на исполнение, а потом отлаженный кусок сохраняете. Присылаете сюда, и мы вместе разберем.

о, практически так Вы и сделали. Только копировали окно интерпретатора, а не сохраняли окно редактора кода.

сейчас посмотрим, что можно добавить.

1. Проверьте насколько сохраняется пропорциональность риска

survival::cox.zph Test the Proportional Hazards Assumption of Cox Regression
survival::plot.cox.zph Graphical Test of Proportional Hazards


coxp.zph(model) и plot(coxp.zph(model)) соответственно

2. Модель параметрическая будет выглядеть так

model.par<-survreg(Surv(v9,v8)~v2+v3+v5+v7,data)

Её прогноз для каждого из группы

predict(model.par, type="response")

Прогноз для конкретного случая (в том числе не из исходной выборки)

predict(model.par, newdata=list(v2=значение, v3=значение, v5=значение, v7=значение), type="response")

результатом является вектор, по нем можно рассчитать например среднее время.

Можно сразу получать квантили-перцентили, как в примере страницы помощи

pct <- 1:98/100
ptime <- predict(model.par, newdata=list(v2=значение, v3=значение, v5=значение, v7=значение), type='quantile', p=pct, se=TRUE)

matplot(cbind(ptime$fit, ptime$fit + 2*ptime$se.fit,
ptime$fit - 2*ptime$se.fit)/30.5, 1-pct, # в 30.5 неуверен
xlab="Time", ylab="Survival", type='l', lty=c(1,2,2), col=1)

Сообщение отредактировал p2004r - 17.04.2012 - 12:00