JMP > Riesgo proporcional con parámetro continuo > Optimización de corteHola comunidad JMP,
Estándar JMP 16.1
ventanas
Esta podría ser una pregunta ingenua. Estoy explorando el impacto de una variable de referencia continua en la supervivencia de los sujetos que utilizan la plataforma de riesgo proporcional. Identifiqué algunos factores con fuertes asociaciones (ver un ejemplo a continuación), pero todavía estoy determinando cómo visualizar esta relación.
Por ejemplo, puedo crear un diagrama de supervivencia si creo subgrupos arbitrarios utilizando la mediana como punto de corte (ver más abajo). Sin embargo, este enfoque no tiene en cuenta el punto de corte óptimo real de la variable continua.
Por lo tanto, estoy buscando un enfoque para estimar este punto de corte para todos los parámetros identificados. Además de un enfoque de arranque de fuerza bruta (ciclo a través de cortes probables), no pude encontrar un enfoque más elegante para este problema aparentemente simple (Sí, leí la documentación de la plataforma).
Cualquier contribución será muy apreciada.
Por favor, siéntase libre de dejarme saber si mi pregunta es equivocada.
Gracias.
Mejor,
TS
AnalíticaGráficosventanasRe: JMP > Riesgo proporcional con parámetro continuo > Optimización de corte¿Ha considerado un perfilador en el modelo ajustado? Veo que la plataforma de Riesgo Proporcional no puede guardar fórmula de predicción, y tampoco proporciona perfilador. ¿Puedes usar la plataforma Parametric Survival? Si es así, proporciona ambas características.
Re: JMP > Riesgo proporcional con parámetro continuo > Optimización del valor de corteApoyo la propuesta de Mark, ya que utilizo este procedimiento muy a menudo. En esta ocasión, agradecería que la Plataforma de Supervivencia Paramétrica de JMP proporcionara también ratios de riesgo, ya que la mayoría de las funciones de supervivencia paramétrica implementadas cumplen el supuesto de riesgos proporcionales.
winfried
Re: JMP > Riesgo proporcional con parámetro continuo > Optimización del punto de corteHola equipo de JMP,
Decidí adoptar un enfoque de fuerza bruta desarrollando un script breve que itera en 50 pasos a través de un rango de valores de corte entre los percentiles 25 y 75 de la variable de interés. Para cada valor de corte, ejecuto la plataforma de Riesgo Proporcional en la variable dicotómica de interés, registrando el rendimiento de la prueba. El valor de corte optimizado se establece entonces en el valor que maximiza el rendimiento de la prueba.
Mejor,
TS
