Анализ выживаемости, помогите интерпретировать результаты Опции

[b16]

Добрый день,
помогите проинтерпретировать результаты анализа выживаемости полученные в R.

1. Верно ли, что при Локализации.1 = "Циркулярный" риск повышается в 4.40e+00 раза и это статистически значимо?
2. зачем нужны коэффициенты для которых p>0.05?
3. как интерпретировать коэффициенты для непрерывных переменных, например "Вес"? Если вес измеряется в килограммах, то при увеличении веса на килограмм, риск снижается? на сколько? пропорционально exp(Вес*coef)?
4. какие выводы можно сделать по колонке z?
5. о чем говорит Likelihood ratio test=196 on 33 df, p=0 n= 772?
6. достаточно ли следить чтобы p было >0.05 в остатках (cox.zph)? А если будет меньше, то что это значит, и что делать?

Документация по R конечно же прочитана и перечитана, но она не о том как интерпретировать результаты. А сам я не статистик.

• http://rss.acs.unt.edu/Rdoc/library/survival/html/coxph.html
• http://rss.acs.unt.edu/Rdoc/library/survival/html/coxph.object.html
• http://rss.acs.unt.edu/Rdoc/library/survival/html/cox.zph.html

С уважением.

CODE

coxph(formula = Surv(live_month, live_boolean) ~ Q..не.Q + Локализация.1 +
ПИКС + ФТ.ФЖ + СН + Вес + S.пов.тел + XC + ЛПВП + Лейкоциты.1 +
Лимфоциты.1 + Микст.1 + Лимфоциты...абс + ПЖ + ЧСС.ср.д +
ЧССср.н + Жел.нр + LAS.40 + OM + VLF + HF.a + CD95 + CD14.abc +
Хир.кор + ПИМ, data = hrfixed)


coef exp(coef) se(coef) z p
Q..не.QНе-Q -0.47480 6.22e-01 2.61e-01 -1.820 0.06900
Локализация.1Передний 0.02754 1.03e+00 2.59e-01 0.106 0.92000
Локализация.1Циркулярный 1.48216 4.40e+00 4.56e-01 3.248 0.00120
ПИКСНет -0.85368 4.26e-01 2.35e-01 -3.626 0.00029
ФТ.ФЖнет -0.73385 4.80e-01 4.98e-01 -1.473 0.14000
СНстепень 1 9.13042 9.23e+03 6.78e-01 13.467 0.00000
СНстепень 2 10.41516 3.34e+04 6.30e-01 16.526 0.00000
СНстепень 3 11.42514 9.16e+04 6.17e-01 18.519 0.00000
СНстепень 4 NA NA 0.00e+00 NA NA
Вес -0.08072 9.22e-01 3.43e-02 -2.352 0.01900
S.пов.тел 5.92044 3.73e+02 2.56e+00 2.316 0.02100
XC -0.14850 8.62e-01 9.42e-02 -1.576 0.12000
ЛПВП 1.50814 4.52e+00 5.71e-01 2.640 0.00830
Лейкоциты.1 0.09289 1.10e+00 6.18e-02 1.504 0.13000
Лимфоциты.1 -1.12664 3.24e-01 4.09e-01 -2.753 0.00590
Микст.1 0.55833 1.75e+00 2.46e-01 2.273 0.02300
Лимфоциты..абс 0.25261 1.29e+00 1.72e-01 1.467 0.14000
ПЖ -0.07301 9.30e-01 3.36e-02 -2.170 0.03000
ЧСС.ср.д 0.04684 1.05e+00 2.32e-02 2.015 0.04400
ЧССср.н -0.04172 9.59e-01 2.55e-02 -1.635 0.10000
Жел.нрLown 1 0.16677 1.18e+00 4.93e-01 0.338 0.74000
Жел.нрLown 2 1.80165 6.06e+00 6.35e-01 2.838 0.00450
Жел.нрLown 3 0.58155 1.79e+00 6.10e-01 0.954 0.34000
Жел.нрLown 4 1.45021 4.26e+00 5.68e-01 2.555 0.01100
Жел.нрLown 5 0.55726 1.75e+00 6.28e-01 0.887 0.37000
LAS.40 0.01456 1.01e+00 8.61e-03 1.690 0.09100
OM -0.00184 9.98e-01 7.61e-04 -2.418 0.01600
VLF 0.00221 1.00e+00 8.35e-04 2.651 0.00800
HF.a 0.00328 1.00e+00 1.68e-03 1.954 0.05100
CD95 0.08546 1.09e+00 3.39e-02 2.520 0.01200
CD14.abc -44.11843 6.91e-20 2.57e+01 -1.717 0.08600
Хир.корнет 0.36941 1.45e+00 4.41e-01 0.838 0.40000
Хир.корРТСА -1.39345 2.48e-01 7.91e-01 -1.763 0.07800
Хир.корРТСА, АКШ NA NA 0.00e+00 NA NA
ПИМнет -0.57346 5.64e-01 3.23e-01 -1.778 0.07500

Likelihood ratio test=196 on 33 df, p=0 n= 772
> cox.zph(fit)
Предупреждение в cor(xx, r2) : стандартное отклонение нулевое
rho chisq p
Q..не.QНе-Q 0.05982 0.44597 0.50426
Локализация.1Передний 0.07753 0.75124 0.38608
Локализация.1Циркулярный 0.04330 0.20367 0.65177
ПИКСНет 0.13235 2.28928 0.13027
ФТ.ФЖнет 0.02568 0.07950 0.77797
СНстепень 1 0.05422 0.30501 0.58076
СНстепень 2 0.05907 0.37656 0.53945
СНстепень 3 0.06867 0.51924 0.47117
СНстепень 4 NA NaN NaN
Вес -0.06398 0.38873 0.53297
S.пов.тел 0.09461 0.89000 0.34548
XC -0.01763 0.03191 0.85823
ЛПВП 0.01984 0.02642 0.87087
Лейкоциты.1 -0.13920 2.23585 0.13484
Лимфоциты.1 0.01540 0.01789 0.89360
Микст.1 -0.07705 0.48942 0.48419
Лимфоциты..абс 0.05073 0.20250 0.65271
ПЖ 0.10986 0.93932 0.33245
ЧСС.ср.д -0.05176 0.13409 0.71423
ЧССср.н 0.10944 0.81213 0.36749
Жел.нрLown 1 -0.17061 3.09846 0.07837
Жел.нрLown 2 -0.14439 2.23242 0.13514
Жел.нрLown 3 -0.26903 8.41526 0.00372
Жел.нрLown 4 -0.10664 1.21602 0.27014
Жел.нрLown 5 -0.09899 1.05576 0.30418
LAS.40 -0.18258 3.40617 0.06495
OM -0.00798 0.00595 0.93850
VLF -0.00494 0.00248 0.96027
HF.a 0.04073 0.13432 0.71399
CD95 -0.02392 0.10896 0.74133
CD14.abc -0.01548 0.01819 0.89272
Хир.корнет 0.07924 0.66429 0.41505
Хир.корРТСА 0.07889 0.73417 0.39153
Хир.корРТСА, АКШ NA NaN NaN
ПИМнет -0.04694 0.23996 0.62424
GLOBAL NA 31.52953 0.63642

[b16]

Большое спасибо, плав.

Tо, что вопросы тянут на книжку, несколько удручает - значит, что далеко мне еще до конкретики. Но надеюсь, пока мои вопросы не вызывают тоску.

Функция validate() предназначена для «resampling validation of a regression model, with or without backward step-down variable deletion». Есть и специльная версия validate.cph() предназначенная для регрессии Кокса. В процессе работы последняя выдает следующее

• Nagelkerke R^2,
• Dxy,
• slope shrinkage,
• the discrimination index D [(model L.R. chi-square - 1)/L],
• the unreliability index U = (difference in -2 log likelihood between uncalibrated X beta and X beta with overall slope calibrated to test sample) / L,
• and the overall quality index Q = D - U.

Не рассчитываю на полное описание математического смысла этих понятий, но хотя бы на общеупотребительный перевод. Попытки гуглить на английском уводят куда-то не туда.

Если я правильно понимаю, то модель следует принимать, если общий индекс качества (overall quality index) хотя бы больше 0. Предельные значения можно обозначить как [-1,1]?

«average optimism» - пару слов, откуда это? Байесовский подход?

Что бы вы могли сказать по результатам «валидации» конкреной модели?

CODE

validate(vks.cph1, B=15)

index.orig training test optimism index.corrected n
R2 1.000000000 1.000000000 1.00000000 0.00000000 1.000000000 15
Slope 1.000000000 1.000000000 0.66505154 0.33494846 0.665051541 15
D 0.067435073 0.089792125 0.03979434 0.04999779 0.017437285 15
U -0.005229007 -0.005687136 0.01983776 -0.02552490 0.020295892 15
Q 0.072664080 0.095479261 0.01995657 0.07552269 -0.002858607 15

Приведу ссылки на документацию по R
http://lib.stat.cmu.edu/S/Harrell/help/Des...lidate.cph.html
http://lib.stat.cmu.edu/S/Harrell/help/Des...l/validate.html