Cox比例风险模型和时间依赖性考克斯R中

模型我有这个survival data描述死亡率三类服务的（沙龙，餐厅和快递）在十年的时间研究。Cox比例风险模型和时间依赖性考克斯R中

该数据包含三个变量：服务类型（1 =轿车，2 =餐厅，3 =快车），年数（从1到11的整数，其中11表示大于10年）和审查。

我有两个问题：

1）我已经安装了Cox比例风险模型，但什么是检查比例风险假设的方式。那就是我们假设每个人的风险比和基准风险与时间无关。

2）如何在R中拟合时间相关的Cox模型？

这里是我的代码：

#Cox Proportional Hazards 
    cox <- coxph(Surv(Years, Censor) ~ data$`Service Type`) 
    summary(cox)

来源

2016-03-07 Rann

这既是摘但它不是一个编程问题，它是一个统计问题（它可以更好地适用于stats.stackexchange），它看起来也很宽泛，我推荐阅读[John Fox的生存分析附录]（https ：//socserv.socsci.mcmaster.ca/jfox/Books/Companion/appendix/Appendix-Cox-Regression.pdf）。它涵盖了这些主题以及更多内容，并带有大量示例R代码。 – Gregor

基线危险不被假定为与时间无关，数据不支持时间依赖模型，我将回答有关如何检查比例性的问题在预测中，因为它是一个班轮。 –

时间依赖性分析需要时间依赖性的预测变量的开始和结束时间。这些数据不支持这种分析。 –

在pkg生存检查比例的cox.zph功能。请注意，使用“服务类型”为列名提供的编程麻烦，人们可以通过允许周期来代替空格作为与函数read.table默认动作很容易避免：

data <- read.table(url("http://www.stat.ufl.edu/~winner/data/bizmort.dat"), col.names=c("Service Type","Years", "Censor") 
# Also note that the censoring indicatior is reversed so will use 1-Censor 
require(survival) 

cox <- coxph(Surv(Years, 1-Censor) ~ factor(Service.Type), data=data) 
# The test fro proportionality: 

> cox.zph(cox) 
         rho chisq  p 
factor(Service.Type)2 0.0306 0.98 0.322 
factor(Service.Type)3 0.0429 1.91 0.167 
GLOBAL     NA 2.33 0.312

来源

2016-03-08 00:31:21

Cox比例风险模型和时间依赖性考克斯R中

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