问题标签 [cox]

我正在设置一个 localhost PHP 服务器来使用邮件服务器。我的 php.int 全部设置了我的提供者的信息，并且有一个我试图运行的看似有效的 php 文件：（出于明显的原因，信息已更改。）

当导航到这个文件（new.php）时，我得到这个错误：

我是php新手，谁能帮我找到这个问题的解决方案？
谢谢！

简短介绍：

coxph可以使用包的功能来估计 Cox 比例危害 (PH) 模型survival。从这种类型的模型中获得合理结果的一个明显要求是风险是成比例的，即它们随着时间的推移是恒定的。如果某个变量不是这种情况，可以通过使该变量的系数随时间变化来解决。（现在它在技术上是一个扩展的 Cox 模型。）这是通过tt()向该变量添加 并随着时间的推移指定一个函数来完成的（参见vignette("timedep", package = "survival")第 19 页+）。

问题：

tt()如果在没有指定函数的情况下使用哪个函数？

这是一个例子：

我们看到这ph.karno违反了 PH 假设（小 p 值），所以添加tt()：

现在满足 PH 假设，但我不知道该tt()函数实际做了什么。我尝试了一些常用的功能，例如tt = function(x, t, ...) x*t, tt = function(x, t, ...) x + t, tt = function(x, t, ...) x*log(t)。但都给出了不同的结果（并且无法修复 PH 违规）。

任何帮助表示赞赏。

我在循环中安装了 100 个 coxph 模型的副本。我正在尝试为数据框或列表中的每个复制提取具有 p 值的对数秩分数测试结果。我正在使用以下内容。但是，它只给我对数排名分数，而不是 p 值。任何帮助将不胜感激。

我可以共享数据集，但不确定如何在此处附加。

谢谢，克里纳

下午好，

我可以发布可重现的代码，如果每个人都同意有问题的话，我肯定会发布，但现在我认为我的问题很简单，有人会为我指出正确的道路。

我正在使用这样的数据集：

我安装了这样的 Cox 回归模型：

并收到：

到目前为止，一切都很好。下一步：预测新数据的结果。我了解 predict.coxph 可以给我的不同类型的预测（或者至少我认为我可以）。让我们使用 type = "lp"：

并得到：

好的。但是当我查看我试图估计的数据时：

这让我很困惑......

type = "lp" 不应该给你线性预测？对于我试图估计的上述数据，由于 created_as_free_user 变量等于 true，我是否错误地期望 type = "lp" 预测恰好为 -0.7205（上述模型的系数）？-0.01208854 是从哪里来的？我怀疑这是某种规模的情况，但在网上找不到答案。

我的最终目标是预测类型 =“预期”给出的 h(t)，但我不太喜欢使用它，因为它使用了我不完全理解的 -0.01208854 值。

非常感谢

每次使用 R 中的生存包运行 Cox 模型时，我都会收到以下错误。这个错误是在过去几天内出现的。为了说明错误，我使用了https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/survival/html/coxph.html中给出的标准示例命令：

我得到的错误如下：

我正在使用最新版本的 R [3.4.0 (2017-04-21) -- "You Stupid Darkness"]。

我曾尝试查阅 R 的生存包手册并在互联网上进行了研究。我很感谢您推荐的任何资源或解决方案。

我正在使用 R (coxph) 中的 Cox Proportional Hazard Model (time costant edition) 对 2006 - 2016 年期间欧洲的信用风险进行研究。我已经成功地使用 8 个自变量实现了整个时期的模型。

现在我想制作 2 个子组（2006 - 2010 和 2011 - 2016），以便比较两个子组之间的系数。我使用虚拟变量创建了子组的数据集，因此 2006 - 2010 = 0 和 2011 - 2016 = 1。

为了比较两个子组中的系数，分析的下一步是什么？

先感谢您 ！

我首先在 R 中建立了一个 cox 模型：

当我试图像这样预测下一个病人的生存时：

它给了我太多的生存结果，警告是“'newdata' 有 1 行，但发现的变量有 20 行”仅供参考，有 20 个事件，结果包含 20 个生存结果。

假设我有以下数据集：

所以我所做的是重新调整到我的参考 A 并运行：

我查看了结果并与提供的示例协议进行了比较，发现我的 exp(-coeff) 在 B 和 C 两种情况下都等于它们的 exp(coeff)。

因此，我使用参考 B 再次运行代码，并使用参考 C 运行一次，发现下限和上限都与示例一致。但是，我还需要 log-rank p 值，而这不是以这种方式提供的，因此我想知道：

我如何扭转模型，使逆危险比和 conf. 显示了限制和 p 值（我的意思是逆模型）/或者您认为还有其他问题吗？

我对 R 中的变量的引用有问题。

寻找我的简单功能：

我调用函数如下：

CoxStep（数据，Alive1，FU_3M）

其中 FU_3M 是时间列 Alive1 是事件列，数据是我的数据集，其中包含以下变量和其他变量。

函数看不到这个 Alive1 和 FU_3M。

你可以帮帮我吗？有什么提议吗？

这段非常简单的代码，

产生错误：

回溯（最后一次调用）：文件“C:/Users/.../predictor.py”，第 11 行，在 cph.fit(df, duration_col='Length', event_col='Status', show_progress=True)

文件“C:\Users\...\AppData\Local\conda\conda\envs\hrpred\lib\site-packages\lifelines\fitters\coxph_fitter.py”，第 298 行，适合 self._check_values(df)

文件“C:\Users\...\AppData\Local\conda\conda\envs\hrpred\lib\site-packages\lifelines\fitters\coxph_fitter.py”，第 323 行，在 _check_values cols = str(list(X .columns[low_var]))

文件“C:\Users\...\AppData\Local\conda\conda\envs\hrpred\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py”，第 1754 行，在 _ _ getitem _ _

结果 = 获取项目（键）

IndexError：布尔索引与维度 0 上的索引数组不匹配；维度为 88，但对应的布尔维度为 76

但是，当我打印df本身时，一切都很好。如您所见，一切都在图书馆内。图书馆的例子工作得很好。