อะไรคือความแตกต่างระหว่างเอาต์พุต“ coef” และ“ (exp) coef” ของ coxph ใน R?

14

ฉันได้พยายามที่จะมองเห็นสิ่งที่เอาท์พุท "coef" และ "(exp) coef" ของ coxph มีความหมาย ดูเหมือนว่า "coef" (exp) "เป็นการเปรียบเทียบตัวแปรแรกในรูปแบบตามกลุ่มที่กำหนดไว้ในคำสั่ง

ฟังก์ชัน coxph มาถึงค่าสำหรับ "coef" และ "(exp) coef" อย่างไร

นอกจากนี้ coxph จะกำหนดค่าเหล่านี้เมื่อมีการเซ็นเซอร์ที่เกี่ยวข้องได้อย่างไร

r survival interpretation

— annemphillip
แหล่งที่มา

21

หากคุณมีตัวแปรอธิบายเดียวสมมติว่ากลุ่มการรักษาแบบการถดถอยของค็อกซ์จะติดตั้งcoxph(); สัมประสิทธิ์ ( coef) อ่านเป็นสัมประสิทธิ์การถดถอย (ในบริบทของแบบจำลอง Cox ที่อธิบายไว้ต่อจากนี้) และเลขชี้กำลังมันช่วยให้คุณได้รับอันตรายในกลุ่มการรักษา (เทียบกับกลุ่มควบคุมหรือกลุ่มหลอก) ตัวอย่างเช่นถ้าแล้วอันตรายเป็นนั่นคือ 16.5% $\hat\beta=-1.80$ $\exp(-1.80)=0.165$

อย่างที่คุณอาจจะทราบว่าฟังก์ชั่นอันตรายนั้นเป็นแบบจำลอง

h (t) = h_{0} (t) \exp (β^{'} x)

$h(t)=h_0(t)\exp(\beta'x)$

$h_0(t)$ $\exp(\beta_1)$ $x_1$ $i$ $j$ $\exp\big(\beta'(x_i-x_j)\big)$ และเรียกว่าอัตราส่วนความเป็นอันตราย (หรืออัตราส่วนอัตราอุบัติการณ์) อัตราส่วนนี้จะถือว่าคงที่ตลอดเวลาเพราะฉะนั้นชื่อของอันตรายสัดส่วน

survreg $h_0(t)$

พารามิเตอร์การถดถอยจะถูกประเมินโดยการเพิ่มโอกาสในการบันทึกบางส่วนที่กำหนดโดย

ℓ = \sum_{f} \log (\frac{\exp (β^{'} x_{f})}{\sum_{r (f)} \exp (β^{'} x_{r})})

$\ell=\sum_f\log\left(\frac{\exp(\beta'x_f)}{\sum_{r(f)}\exp(\beta'x_r)}\right)$

$f$ $r(f)$ $\ell$ $\beta$ $h_0(t)$ $h_0(t)$ $\beta$ $h_0(t)$ $\beta$

เกี่ยวกับการเซ็นเซอร์ไม่ชัดเจนว่าคุณอ้างถึงการเซ็นเซอร์ด้านซ้าย (เช่นในกรณีที่เราพิจารณาต้นกำเนิดสำหรับช่วงเวลาที่เร็วกว่าเวลาที่การสังเกตเริ่มเรียกอีกอย่างว่าล่าช้า ) หรือการเซ็นเซอร์ที่ถูกต้อง ไม่ว่าในกรณีใดรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับการคำนวณค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยและวิธีการที่แพคเกจการเอาตัวรอดจัดการการเซ็นเซอร์สามารถพบได้ใน Therneau และ Grambsch ข้อมูลการจำลองการอยู่รอด (Springer, 2000) Terry Therneauเป็นผู้แต่งชุด S อดีต กวดวิชาออนไลน์สามารถใช้ได้

$\chi^2$

— CHL
แหล่งที่มา

4

+1 นี่คือคำตอบที่ให้ข้อมูลจริงๆสำหรับคำถามที่เรียบง่ายและตรงไปตรงมา ฉันขอขอบคุณลิงค์ไปยังแหล่งข้อมูลสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมโดยเฉพาะ หมายเหตุลิงก์ไปยังบทช่วยสอนออนไลน์ของ Terry Therneau นั้นตายแล้ว แพคเกจสำหรับการวิเคราะห์ความอยู่รอดใน Sอาจเป็นลิงค์สดไปยังวัสดุเดียวกัน

— gung - Reinstate Monica

5

ในการอ้างอิงเอกสารสำหรับวิธีการพิมพ์สำหรับวัตถุ coxph ได้รับใน R โดยการพิมพ์?survival::print.coxph:

coefficients สัมประสิทธิ์ของตัวทำนายเชิงเส้นซึ่งคูณคอลัมน์ของแบบจำลองเมทริกซ์

นั่นคือเอกสารทั้งหมดที่ผู้เขียนแพ็คเกจมอบให้ แพ็คเกจนี้ไม่มีคู่มือผู้ใช้หรือบทความสั้น ๆ R ไม่ได้ออกแบบมาให้ใช้งานง่ายและเอกสารประกอบถือว่าคุณได้เข้าใจวิธีการทางสถิติที่เกี่ยวข้องแล้ว

ฉันสมมติว่าcoefคอลัมน์ให้ด้านบนcoefficientsและexp(coef)คอลัมน์คือเลขชี้กำลังของสิ่งเหล่านี้ เนื่องจากการถดถอยของ Cox เกี่ยวข้องกับฟังก์ชั่นบันทึกลิงค์ค่าสัมประสิทธิ์เป็นอัตราส่วนอันตรายต่อบันทึก การยกกำลังพวกมันจะช่วยให้คุณกลับอัตราส่วนอันตราย

— OneStop
แหล่งที่มา