R-эквивалент Parametri c Survial Model в Python путем подбора регрессии Вейбулла - PullRequest
Новая
       29

R-эквивалент Parametri c Survial Model в Python путем подбора регрессии Вейбулла

0 голосов
/ 20 февраля 2020

Библиотека выживания в R предоставляет методы регрессии для подгонки модели выживания Parametri c. Я пытаюсь воспроизвести их пример, используя Python. Я обнаружил, что statsmodel предоставляет методы Анализ выживания с использованием моделей Кокса, но я не смог найти метод для подгонки распределения Вейбулла.

Ниже приведен пример R, который я хотел бы воспроизвести из здесь 

library(survival)

survreg(formula = Surv(time, status) ~ ph.ecog + age + strata(sex), 
    data = lung, dist = "weibull")

Output:
Coefficients:
(Intercept)     ph.ecog         age 
 6.73234505 -0.32443043 -0.00580889 

Scale:
    sex=1     sex=2 
0.7834211 0.6547830 

Loglik(model)= -1137.3   Loglik(intercept only)= -1146.2
    Chisq= 17.8 on 2 degrees of freedom, p= 0.000137 
n=227 (1 observation deleted due to missingness)

Этот набор данных может быть загружен в Python с использованием Statsmodels 

import statsmodels.api as sm    
data = sm.datasets.get_rdataset("lung", package='survival').data

Я хотел бы знать, возможно ли воспроизвести вышеуказанные результаты используя statsmodels или любой другой пакет Python. Вызов функций R из Python с использованием rpy2 будет моим последним вариантом.

...