比例ハザードの仮定


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比例ハザードの仮定では、基本的にハザード率は時間とともに変化しないとしています。あれは、HR(t)HR。いつこれを想定できますか?さまざまな時点での危険率が次の場合:2.4,2.36,2.27 そして 2.03?比例ハザードを仮定できますか?また、

log[h(t|x)]=log[h0(t)]+β1x1++βpxp

推定する必要があるのはなぜですか h0(t)?私たちが持っている場合h(t|x)、なぜ予測子のすべての値をゼロにして取得できないのですか? h0(t)

編集。PHの仮定が正しいかどうかを評価する手段が欲しい。


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あなたの質問はいくらか明確にする必要があります。危険率ではなく、危険率について話しているようです。その特定の回帰方程式を選択した理由はありますか-生存分析にアプローチするには多くの方法があります。そして、「いつ」とはどういう意味でしょうか。これが真実である一連の状況、またはあなたのケースでそれが真実であるかどうかを評価する手段が必要ですか?
フォミット

「PHの仮定が真であるかどうかを評価する手段」としてどのソフトウェアが必要ですか?私の前の質問では、PHの仮定をテストした後に発生する問題に対処しようとしていますが、上部は、GrambschとTherneauの方法を使用して確認する方法を示しています。
Max Gordon、

使用したソフトウェアは、このテストを提供する必要があります。たとえば、SASはLin、Wei、Ying(1993)のメソッドを使用します(PHREGのドキュメント、特にASSESSステートメントを参照してください)
Peter Flom

回答:


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Peterは正解です。これを確認するために使用しているソフトウェアによって異なります。Rを含むサバイバルパッケージにはcox.ph()関数があります。

仮定のほとんどの評価には、シェーンフェルト残差の調査が含まれます。時間に対してプロットした場合、目立つパターンはありません。

参照コックス比例ハザードを 12ページから始まります。

また、カテゴリ変数をモデル化する場合、各変数に対してカプランマイヤー曲線を作成し、それらが互いにほぼ比例するかどうかを確認できます。


モデルに時変係数を含めることは、PHの仮定を確認するための手段でもあります
boscovich

IPTWのような重み付けメカニズムを使用すると、限界的なカプランマイヤー曲線を作成して、カテゴリ変数以外のモデルでも比例ハザードを視覚的に評価できます。
Fomite 2012
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