生存解析モデルの生成と性能評価患者のコホートにおける 15 年間の死亡率を予測したいと考えています。 データは右打ち切りで、15 年間の観察で死亡率は 7% です。 予測モデルを導出するためのデータ セットは、約 3,500 人の被験者と外部検証用の 2,000 人です。
Cox 比例ハザード モデルを実行して、重要な予測因子とそのリスク比を特定し、パラメトリックな生存分析を実行して、重要な予測因子と確率推定を出力で利用できるようにしました。
ただし、1. 適合比例ハザード レポートで予測確率式を生成できない理由 2. どうすれば
パラメトリック生存プラットフォームから導出された予測式のパフォーマンス (精度、AUROC など) を、ノミナル ロジスティック プラットフォームで実行できるのと同じ方法で評価します。
分析Re: 生存解析モデルの生成と性能評価Cox 比例ハザード モデルでは、従属変数は連続的で、イベントまでの時間です。したがって、推定する確率はありません。データの打ち切られた性質により、実際には推定できません。同様に、求めている尺度 (AUC など) は、連続応答変数では発生しません。生存曲線が得られるので、生存確率を時間の関数として使用でき、信頼区間の情報を得ることができます。保存された予測式と検証データを使用して、いくつかのパフォーマンス特性を測定できるはずです (たとえば、推定生存率と実際の生存率を年数の関数として比較するなど)。
Re: 生存解析モデルの生成と性能評価迅速かつ明確なご回答ありがとうございます
