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Cox比例风险模型的计算生存
s =生存(coxMdl)
s =生存(coxMdl X)
s =生存(coxMdl X,分层)
s =生存(___“时间”,T)
(年代,兜售)=生存(___)
年代=生存(coxMdl)估计基线生存Cox比例风险模型的函数coxMdl。生存函数在时间t生存的概率估计到时间吗t。这个词基线是指生存函数的确定基线预测。这个值存储在coxMdl.Baseline和默认值的均值数据集用于培训。
年代=生存(coxMdl)
年代
coxMdl
t
coxMdl.Baseline
例子
年代=生存(coxMdl,X)估计预测时的生存函数的值X。在这种情况下,年代是一个列的每一行吗X。
年代=生存(coxMdl,X)
X
年代=生存(coxMdl,X,分层)估计生存函数给定值的分层变量分层。你必须有一个行分层每一行的X。
年代=生存(coxMdl,X,分层)
分层
请注意
当你训练coxMdl使用分层变量,通过预测变量X,生存还需要你通过分层变量。
生存
年代=生存(___“时间”,T)有时计算生存T使用任何输入参数组合在前面的语法。
年代=生存(___“时间”,T)
T
(年代,吹捧)=生存(___)还返回时间吹捧在每个生存估计计算。
(年代,吹捧)=生存(___)
吹捧
全部折叠
执行一个Cox比例风险回归的灯泡数据集,其中包含模拟灯泡的寿命。灯泡的第一列数据包含的寿命(小时)两种不同类型的灯泡。第二列包含一个二进制变量指示是否荧光灯或白炽灯泡;0表示荧光灯泡,白炽灯和1表示。第三列包含审查信息,0表示观察灯泡,直到失败,和1表明观察被审查。
灯泡
适合Cox比例风险模型的生命周期灯泡,占审查。预测变量是灯泡的类型。
负载灯泡coxMdl = fitcox(灯泡(:,2),灯泡(:1),…“审查”灯泡(:3));
计算基线生存函数作为时间的函数t后,这意味着一个灯泡失败的概率t。默认情况下,基线计算均值的预测,在这种情况下意思是(灯泡(:,2))=0.5。返回时间吹捧的生存函数计算。
意思是(灯泡(:,2))
0.5
[年代,兜售]=生存(coxMdl);
情节的生存作为一个梯级的图。(《纽约时报》吹捧也在coxMdl.Hazard (: 1))。
coxMdl.Hazard (: 1)
持有在;楼梯(吹捧,年代,“b -”)包含“时间\ t”ylabel失败的概率又一次\ t '
覆盖情节的生存函数荧光和白炽灯泡。
s_fluorescent =生存(coxMdl, 0);s_incandescent =生存(coxMdl, 1);楼梯(s_fluorescent吹捧,的r -)楼梯(s_incandescent吹捧,“k -”)传说(“基线”,“荧光”,“白炽灯”)举行从
创建块没有首先创造生存数据,使用plotSurvival。
plotSurvival
加载coxModel数据。(模拟数据生成的例子Cox比例风险模型对象)。模型的命名coxMdl有三个分层水平(1、2和3)和预测X有三个分类值(1、1/20和1/100)。
coxModel
负载coxModel
计算的生存函数X = 1在这三个分层水平。
X = 1
c1 =分类(1);X = (c1, c1, c1);分层= [1,2,3];s =生存(coxMdl X,分层);
情节三个生存函数。首先,找到三个分层次的水平。
t1 =找到(coxMdl.Hazard (:, 3) = = 1);t1 = coxMdl.Hazard (t1, 1);t2 =找到(coxMdl.Hazard (:, 3) = = 2);t2 = coxMdl.Hazard (t2, 1);t3 =找到(coxMdl.Hazard (:, 3) = = 3);t3 = coxMdl.Hazard (t3, 1);
三个层次的生存。视图的阴谋通过30 * 1。
情节(t1, {1}, t2, {2}, t3, {3}) xlim([1, 30])传说(“分层级别1”,“分层级别2”,“分层三级”,“位置”,“东北”)包含(“t”)ylabel (“过去的生存概率t”)
另外,评估的生存* 1通过指定30时间论点。
时间
t = linspace (30300);圣=生存(coxMdl X,分层,“时间”t);图绘制(圣{1}t, t,圣{2}t, st{3})传说(“分层级别1”,“分层级别2”,“分层三级”,“位置”,“东北”)包含(“t”)ylabel (“过去的生存概率t”)
CoxModel
安装Cox比例风险模型,指定为一个CoxModel对象。创建coxMdl使用fitcox。
fitcox
0
预测模型,指定为数组的相同类型的预测用于训练coxMdl。每一行的X代表一组预测。
数据类型:双|表|分类
双
表
分类
分层级,指定为相同类型的变量或变量用于培训coxMdl。指定的行数相同分层就像在X。
数据类型:单|双|逻辑|字符|字符串|表|细胞|分类
单
逻辑
字符
字符串
细胞
生存时间的估计,指定为一个真正的向量。生存各种指定的时间和将它们转换成一个列向量,如果必要的。得到的值是线性插值从训练数据的时间。
例子:今日
今日
数据类型:双
生存的估计,作为数值列向量或一个细胞返回数组的数值列向量。
nonstratified模型,年代是一个排序数字列向量的估计概率。
分层模型,年代是一个单元阵列排序数字列向量的估计概率为每个分层水平。
生存返回一个生存的估计为每一行的列X。
mdl.Hazard (: 1)
生存时间的估计,返回的是下列之一。
nonstratified模型,吹捧是一个排序数字列向量训练集的时候。
分层模型,吹捧是数字排序的单元阵列的列向量在每个分层的训练集训练次水平。
的coxMdl.Hazard (: 1)分层和nonstratified向量包含了时间模型。不同的分层水平分层模型,时间由0条目。
数据类型:双|细胞
plotSurvival|CoxModel|hazardratio|fitcox
hazardratio
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