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Cox比例ハザード回帰分析のX（ハザード）変数は常に時間でなければなりませんか？そうでない場合、例を挙げていただけますか？ がん患者の年齢は危険変数である可能性がありますか？もしそうなら、それは特定の年齢でがんになるリスクと解釈できますか？コックス回帰は、遺伝子発現と年齢との関連を研究するための正当な分析でしょうか？

9 regression  survival  hazard 

カスタマーチャーン（またはより一般的なイベントの発生）をモデル化するときに、機械学習モデルまたはハザードモデルのいずれかを選択するのに合理的（理論的、実質的、統計的）ですか？

9 machine-learning  survival  hazard  churn 

比例ハザードモデルで連続変数の仮定を確認するときに問題が発生します。変数が多くのレベルを持つ因子である場合、ログランク検定を使用するか、生存曲線のlog（-log）変換が平行かどうかを確認できます。しかし、変数が連続的である場合はどうでしょうか？その方法はまだ有効ですか？シェーンフェルトのテストは解決策ですか？

8 survival  cox-model  assumptions  hazard 

よれば、この文書：ハザード比の推定対数は約通常D1およびD2は、2つの治療群内のイベントの数である分散（1 / D1）+（1 / D2）と一緒に配布されています。 このステートメントのリファレンスはありますか？または、少なくとも、どの推定器が使用されているか教えていただけますか？ マルコ、よろしくお願いします

8 survival  hazard