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生存時間解析
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生存時間解析

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DSおもちゃ箱•8ヶ月前

なんか傾いてる？２次元の生存時間データを概観『Lexis diagram』

こんにちは、木の芽味噌です。 今回は、少しマイナーなデータ可視化手法に関するトピックです。 タイトルにある『Lexis diagram』とは、２次元の生存時間データを概観するためのプロットです。 ２次元の生存時間とはどういうことか、この後説明していきますね。 前置き 生存時間データというと、 会社ができてから倒産するまでの時間 病気になってから完治するまでの時間 有料サービスに登録してから、解約するまでの時間 などなど、ある起点から、イベントが発生するまでの時間に関するデータです。 このデータの一番の特徴と言えば、何らかの理由でイベントが観測されなかった、『打ち切り』の存在。 打ち切りデータは…

#統計学#生存時間解析#データサイエンス

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statepipyの日記•4年前

やってみたら以外に簡単だった「時間依存性共変量」を考慮した生存時間解析

医療現場では、入院時の情報や評価データがその後の転帰(アウトカム)とどのように関連しているかを調べることは非常に多い。そのような場合、入院時の情報、観察期間とアウトカムを用いて『生存時間解析(いわゆる「Cox回帰」』を行うことが一般的であるが、入院時の情報や評価データは、自然若しくは治療介入等により時々刻々と変化する。即ち、入院時は、高血圧、頻脈、発熱ありであっても、その後(極端に言えば翌日には)、正常血圧、正常洞調律、平熱へと変化することは十分に考えらえる。そのような場合、共変量(≒交絡因子)を時間依存性として捉えることで処理が可能である。データは、survivalパッケージ内にある「原発性…

#R#生存時間解析
こちにぃるの日記•4年前

【統計】生存時間解析　ハザード関数、生存関数などの関係性

生存時間解析ではハザード関数、生存関数など色々な関数が出てくるので関係性をメモ。頭の整理。 離散値の場合 確率密度関数 死亡関数 生存関数 ハザード関数 累積ハザード関数 （イメージ図） * 縦軸が確率密度関数 f (T)、横軸が時間 T * 死亡関数 F(t)＝時点ｔまでにイベント発生する確率 * 生存関数 S(t)＝時点ｔ以降も生存している（イベント発生しない）確率。 * ハザード関数 H(t)＝時点ｔの直前まで生存している集団（リスク集団、Number At Risk）のうち、時点ｔでイベント発生する確率 連続値の場合 確率密度関数 ※Δt に依存するため、Δt で割って標準化する。 死…

#統計#生存時間解析#生存関数#ハザード関数#累積ハザード関数#Kaplan-meier法#カプランマイヤー
こちにぃるの日記•4年前

【統計】生存時間解析　カプランマイヤー法（Kaplan-meier method）

カプランマイヤー法（Kaplan-meier method）についてのメモ。 【目次】 計算式等 ノート 打ち切りとは サンプルデータ 手計算してみる Rでの実行 SASでの実行 プログラムコード 参考 累積生存率とその信頼区間について記載する。 信頼区間はRで扱えるPlain（SASではLinear）、Log、Log-Logの３種類について。 計算式等 先に計算方法をまとめておく。 ■ 累積生存率（Cumulative Survival Rate） 推定値 分散と95%信頼区間（Type：Linear（Plain）） ※ここに示した分散はGreenwoodの公式と言われる。 分散と95%信頼…

#統計#生存時間解析#Kaplan-meier#カプランマイヤー#生存期間中央値#MST