Регрессия Кокса в MATLAB

Question

Я знаю, что в MATLAB есть функция COXPHFIT для регрессии Кокса, но у меня проблемы с пониманием, как ее применить.

1) Как сравнить две группы выборок с данными о выживании по дням (survdays), цензуре (cens) и некоторому значению предиктора (x)? Группы, определенные логической переменной groups. Группы имеют разное количество образцов.

2) Каков базовый параметр в coxphfit? Я прочитал документы, но как правильно выбрать базовый уровень?

Было бы здорово, если бы вы знали сайт с хорошими подробными примерами медицинских данных о выживаемости. Я нашел только демонстрационную версию Mathworks , в которой даже не упоминается coxphfit.

Знаете ли вы, что может быть еще одна сторонняя функция для регрессии Кокса?

ОБНОВЛЕНИЕ : тег r добавлен после получения ответа для R .

Answer 1

При анализе выживаемости функция опасности - это мгновенная смертность.

В этих анализах вы обычно измеряете, как что-то влияет на эту функцию опасности.Например, вы можете спросить: «Глотание мышьяка увеличивает скорость, с которой люди умирают?».Фоновая опасность - это уровень, на котором люди все равно умрут (в данном случае не проглатывая мышьяк).

Если вы внимательно прочитаете документы для coxphfit, вы заметите, что эта функция пытается вычислить базовый уровеньопасности;это не то, что вы вводите.

baseline Значения X, при которых вычисляется базовая опасность.

РЕДАКТИРОВАТЬ: Функция coxphfit в MATLAB не работаетс сгруппированными данными.Если вы счастливы переключиться на R , то анализ является однострочным.

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))

ДРУГОЕ РЕДАКТИРОВАНИЕ: этот параметр baseline для coxphfit в MATLAB являетсянормализующая константа.Функция R coxph не имеет эквивалентного параметра.Я посмотрел в Статистические вычисления Майкла Кроули и, похоже, предполагает, что базовая опасность не важна, так как она компенсируется, когда вы вычисляете вероятность вашей индивидуальной смерти.См. Главу 33, и в частности p615-616.Мои знания о том, как работает модель, недостаточно глубоки, чтобы объяснить несоответствие в реализациях MATLAB и R;возможно, вы могли бы спросить на сайте Анализ статистики стека .