JMP > Rischio proporzionale con parametro continuo > Ottimizzazione cutoffCiao comunità JMP,
Norma JMP 16.1
finestre
Questa potrebbe essere una domanda ingenua. Sto esplorando l'impatto di una variabile di base continua sulla sopravvivenza dei soggetti utilizzando la piattaforma Proportional Hazard. Ho identificato alcuni fattori con forti associazioni (vedi un esempio sotto), ma sto ancora determinando come visualizzare questa relazione.
Ad esempio, posso creare un grafico di sopravvivenza se creo sottogruppi arbitrari utilizzando la mediana come punto limite (vedi sotto). Tuttavia, questo approccio non tiene conto dell'effettivo punto di interruzione ottimale della variabile continua.
Quindi, sto cercando un approccio per stimare questo punto limite per tutti i parametri identificati. Oltre a un approccio bootstrap a forza bruta (passando in rassegna i probabili tagli), non sono riuscito a trovare un approccio più elegante a questo apparente semplice problema (Sì, ho letto la documentazione per la piattaforma).
Qualsiasi input sarebbe molto apprezzato.
Per favore, sentiti libero di farmi sapere se la mia domanda è fuorviante.
Grazie.
Migliore,
ST
AnaliticaGraficafinestreOggetto: JMP > Rischio proporzionale con parametro continuo > Ottimizzazione cutoffHai considerato un profiler sul modello montato? Vedo che la piattaforma Proportional Hazard non può salvare una formula di previsione e non fornisce nemmeno un profiler. Puoi usare la piattaforma Parametric Survival? In tal caso, fornisce entrambe le funzionalità.
Re: JMP > Rischio proporzionale con parametro continuo > Ottimizzazione del cutoffAppoggio la proposta di Mark poiché uso molto spesso questo procedimento da solo. In questa occasione apprezzerei se la Parametric Survival Platform di JMP fornisse anche dei rapporti di rischio, poiché la maggior parte delle funzioni di sopravvivenza parametriche implementate soddisfano l'ipotesi di rischi proporzionali.
Winfried
Re: JMP > Rischio proporzionale con parametro continuo > Ottimizzazione del cutoffCiao team JMP,
Ho deciso di adottare l'approccio brute-force sviluppando un breve script che itera in 50 passaggi attraverso un intervallo di valori limite compresi tra il 25° e il 75° percentile della variabile di interesse. Per ogni valore limite, eseguo la piattaforma Proportional Hazard sulla variabile dicotomizzata di interesse, registrando le prestazioni del test. Il valore limite ottimizzato viene quindi impostato sul valore che massimizza le prestazioni del test.
Migliore,
TS
