انحدار كوكس في ماتلاب

Question

أعلم أن هناك coxphfit وظيفة في MATLAB للقيام بانحدار COX ، لكن لدي مشاكل في فهم كيفية تطبيقه.

1) كيفية مقارنة مجموعتين من العينات مع بيانات البقاء على قيد الحياة في أيام (survdays) ، الرقابة (cens) وبعض قيمة التنبؤ (x))؟ المجموعات المحددة بواسطة groups متغير منطقي. المجموعات لديها عدد مختلف من العينات.

2) ما هي المعلمة الأساسية في coxphfit؟ لقد قرأت المستندات ، لكن كيف يجب أن أختار الأساس بشكل صحيح؟

سيكون من الرائع أن تعرف موقعًا له أمثلة مفصلة جيدة على بيانات البقاء على قيد الحياة الطبية. لقد وجدت فقط Mathworks Demo هذا لا يذكر حتى coxphfit.

هل تعلم أنه قد تكون وظيفة طرف ثالث آخر لانحدار كوكس؟

تحديث: ال r تمت إضافة العلامة لأن الإجابة التي حصلت عليها هي ص.

Answer 1

مع تحليل البقاء على قيد الحياة ، وظيفة الخطر هي معدل الوفيات الفوري.

في هذه التحليلات ، تقوم عادة بقياس تأثير شيء ما على وظيفة الخطر هذه. على سبيل المثال ، قد تسأل "هل يزيد ابتلاع الزرنيخ من المعدل الذي يموت فيه الناس؟". خطر الخلفية هو المستوى الذي سيموت فيه الناس على أي حال (دون ابتلاع الزرنيخ ، في هذه الحالة).

إذا قرأت المستندات coxphfit بعناية ، ستلاحظ أن هذه الوظيفة تحاول حساب خطر خط الأساس ؛ إنه ليس شيئًا تدخله.

خط الأساس القيم X التي لحساب خطر خط الأساس.

تحرير: ماتلاب coxphfit من الواضح أن الوظيفة لا تعمل مع البيانات المجمعة. إذا كنت سعيدًا بالتبديل إلى ص, ، ثم Anaylsis هو خط واحد.

library(survival)

#Create some data
n <- 20; 
dfr <- data.frame(
  survdays = runif(n, 5, 15),
  cens     = runif(n) < .3,
  x        = rlnorm(n),
  groups   = rep(c("first", "second"), each = n / 2)
)

#The Cox ph analysis
summary(coxph(Surv(survdays, cens) ~ x / groups, dfr))

تحرير آخر: ذلك baseline المعلمة إلى Matlab's coxphfit يبدو أن ثابت تطبيع. ص coxph الوظيفة ليس لديها معلمة مكافئة. نظرت في الحوسبة الإحصائية بقلم مايكل كراولي ويبدو أنه يشير إلى أن الخطر الأساسي ليس مهمًا ، لأنه يلغي عند حساب احتمالية وفاتك الفرد. انظر الفصل 33 و P615-616 على وجه الخصوص. معرفتي بكيفية عمل النموذج ليست عميقة بما يكفي لشرح التناقض في تطبيقات MATLAB و R ؛ ربما يمكنك أن تسأل على تحليل إحصائيات Exchange Stack موقع.