JMP > Proportionaler Hazard mit kontinuierlichem Parameter > Cutoff-OptimierungHallo JMP-Community,
JMP 16.1-Standard
Windows
Das ist vielleicht eine naive Frage. Ich untersuche die Auswirkungen einer kontinuierlichen Baseline-Variable auf das Überleben von Probanden, die die Proportional-Hazard-Plattform verwenden. Ich habe einige Faktoren mit starken Assoziationen identifiziert (siehe ein Beispiel unten), aber ich überlege noch, wie ich diese Beziehung visualisieren kann.
Zum Beispiel kann ich ein Survival-Plot erstellen, wenn ich beliebige Untergruppen mit dem Median als Abschneidepunkt erstelle (siehe unten). Dieser Ansatz berücksichtigt jedoch nicht den tatsächlichen optimalen Cutoff-Punkt der kontinuierlichen Variablen.
Daher suche ich nach einem Ansatz, um diesen Cutoff-Punkt für alle identifizierten Parameter zu schätzen. Abgesehen von einem Brute-Force-Bootstrap-Ansatz (Durchlaufen wahrscheinlicher Cutoffs) konnte ich keinen eleganteren Ansatz für dieses scheinbar einfache Problem finden (Ja, ich habe die Dokumentation für die Plattform gelesen).
Jeder Input wäre sehr willkommen.
Bitte lassen Sie es mich wissen, wenn meine Frage falsch ist.
Danke schön.
Am besten,
TS
AnalytikGrafikFensterRe: JMP > Proportionaler Hazard mit kontinuierlichem Parameter > Cutoff-OptimierungHaben Sie einen Profiler für das angepasste Modell in Betracht gezogen? Ich sehe, dass die Proportional Hazard-Plattform keine Vorhersageformel speichern kann und auch keinen Profiler bereitstellt. Können Sie die Parametric Survival-Plattform verwenden? Wenn ja, bietet es beide Funktionen.
Betreff: JMP > Proportionales Risiko mit kontinuierlichem Parameter > Cutoff-OptimierungIch unterstütze den Vorschlag von Mark, da ich dieses Verfahren selbst sehr oft verwende. Bei dieser Gelegenheit würde ich es begrüßen, wenn die Parametric Survival Platform von JMP zusätzlich Risikoverhältnisse bereitstellen würde, da die Mehrheit der implementierten parametrischen Überlebensfunktionen die Annahme proportionaler Risiken erfüllt.
Winfried
Betreff: JMP > Proportionales Risiko mit kontinuierlichem Parameter > Cutoff-OptimierungHallo JMP-Team,
Ich entschied mich für den Brute-Force-Ansatz und entwickelte ein kurzes Skript, das in 50 Schritten einen Bereich von Grenzwerten zwischen dem 25. und 75. Perzentil der interessierenden Variable durchläuft. Für jeden Grenzwert führe ich die Proportional-Hazard-Plattform für die dichotomisierte Variable aus und zeichne die Testleistung auf. Der optimierte Grenzwert wird dann auf den Wert gesetzt, der die Testleistung maximiert.
Am besten,
TS
