问题标签 [cox-regression]

我正在处理金融工具的日内时间序列数据。我必须根据一些统计参数（Var1，Var2，Var3）和日内时间序列（Obeserv.1，Observ.2.......Observ.80）数据来预测金融工具的价格上一个时期。我必须预测第 81 期金融工具的价格。

表中的所有行都混合在一起，因此任何 i 行中的信息对于 j 行的预测都是无用的。

我打算通过使用 R 来解决这个问题。我是这个金融建模领域的新手。我可以采取什么方法进行预测。请帮我解决这个问题。

数据集长这样

样本数据

我想从没有 NA 的 data.frame 中选择一个带有正向过程的 Cox 模型。以下是一些示例数据：

该表没有任何意义，但如果我们尝试构建模型：

前锋在第一步结束并说：

在 is.na(fit$coefficients) 中：is.na() 应用于“NULL”类型的非（列表或向量）

（三次）

我试图改变上层模型，我什至尝试过upper = ~ 1，但警告仍然存在。我不明白：我没有 NA，我的向量都是数字（我检查过）。我搜索了人们是否有同样的问题，但我能找到的只是向量的名称或类别造成的问题。

我的代码有什么问题？

我正在使用包 coxme，我想从模型中提取 AIC，以便选择最好的。

1）我没有找到如何直接执行此操作，我认为如果不更改函数 coxme() 的代码，这是不可能的，但我很高兴错了，如果我错了，请告诉我！

2）我用命令查看了函数的代码：

为了将变量添加到库存 AIC 并查看代码，但如果我将其称为“coxme2”（例如，我只是在开头添加 coxme2<-）并尝试使用它（没有任何其他添加），我会收到错误消息：

colnames<-( , value = c("NULL", "Integrated", "Fitted" 中的错误*tmp*：'dimnames' [2] 的长度不等于数组范围

总而言之，coxme 函数运行良好，但如果我只是复制并粘贴它的代码，它就不行。我该如何解决这个问题？

我正在使用Python 2.7并将Mac OSX Lion安装rpy2使用Cox Proportional Hazards Model

我只是想知道：以前有没有人rpy2做过 Cox Proportional Hazards。我正在阅读rpy2包上的一些文档，它主要谈论创建dataframes等，而不是说明如何运行各种功能。那么，我将如何调用此函数，然后指定依赖项time variable以及censoring变量（由二进制1值指定）？

Mac 的 R 包还建议在使用计算机时不要将其连接到 Internet。这是为什么？

我正在研究心脏移植数据，我必须在R. 由于它是为此目的而设计的，因此我选择使用该coxme软件包，但在选择模型时遇到了很多麻烦。我想使用转发过程，但它不适用于coxme对象。我在这里问了另一个问题，他的答案允许我访问step()'s 的代码来修改它，以便它适用于coxme模型。但是，这非常困难（至少对我而言），因为功能相当复杂（绝对不仅仅是修改exctractAIC()，还有许多其他功能需要适应）。

所以这是我的问题：

1) 有没有更简单的方法在模型上运行前锋coxme？

2）我应该使用另一个包吗？

我正在使用生存包在 R 中进行分层 cox 回归：

这很好用，但是在使用采样包时，生存包中的分层功能被隐藏了，不能直接使用。

但是，使用显式命名空间调用它survival::strata不会创建分层分析：

所以，

为什么会这样？当它被隐藏时我如何访问这个功能sampling::strata（除了分离采样包;-)

我正在使用 R 版本 2.15.2

谢谢， DeltaKappa

更新：

作为将生存::strata 与我所做的采样包一起使用的解决方法

它在基本包的正上方加载具有低搜索优先级的采样包。那我可以做

在显式调用时sampling::strata。

我的原始帖子目前尚未得到答复且有些开放式，可以在这里找到

我一直在尝试弄清楚如何使用它，并将一些示例数据关联起来，我已经到达了哪里以及我当前的问题是什么。

因此，我的数据，或者更确切地说是我的数据的简短示例，如下所示：

该数据已经过预处理，因此存在虚拟/二进制变量代替实际类别age_age6574- 并age_age75plus构成一个类别，sex_female另一个，stage_late另一个，death_death另一个。 Access是一个连续变量。TruncTime将被视为离散时间变量。将用作审查变量的变量将是death_death.

调用函数：

因此，要导入我执行以下操作的所有内容：

所以一切都准备好了考克斯比例危害 - 我想！

在 RI 内可以：

一切正常。

当我在 Python 中做同样的事情时，使用我所描述的一切，我得到一个错误，内容如下：

这是函数调用：

这是返回的错误：

所以，我想知道我在函数调用中做错了什么（为什么它会返回这个错误）以及我如何正确调用它？此外，我还想知道是否有办法将censoring'0' 更改为 '1'（反转审查变量的工作方式）？

：：：：更新：：：：

所以我发现我的部分问题是指定使用哪些列/属性。显然， rpy2 需要列的数字索引来调用函数。所以：

为生存部分coxph。该Surv部分有效。

现在，我仍在尝试弄清楚如何指定其他所有内容。即：

-如何指定要在构建模型中使用的其他变量。使用+in 将这些变量链接在一起存在问题。也~不能像在常规 R 中那样工作。以下不工作

我还尝试用“，”替换“~”，例如：

- 这些肯定有问题，+我不确定用~a替换它,是否真的有效。

我在使用 coxph() 时遇到了一些麻烦。我有两个分类变量：Sex 和 Probable Cause，我想将它们用作预测变量。性别只是典型的男性/女性，但可能的原因有 5 个选项。我不知道警告消息有什么问题。为什么置信区间从 0 到 Inf 且 p 值如此之高？

这是代码和输出：

谢谢

有谁知道似然比检验，比如 lmtest 包中的 lrtest，它适用于使用 coxph 生成的 cox 比例风险模型？lrtest 似乎不适用于 coxph 模型。

谢谢

我在使用 coxph() 时遇到了一些麻烦。我有两个分类变量：“tecnologia”和“pais”，我想评估“pais”对“tecnologia”的可能交互影响。“tecnologia”是一个具有 2 个级别的变量因子：gps 和 convencional。而“pais”分为 2 个级别：PT 和 ES。我不知道为什么这个警告不断出现。这是代码和输出：

我正在就这个主题提出另一个问题，尽管几个月前我提出了一个类似的问题，因为我再次面临同样的问题，还有其他数据。这次我确定这不是与数据相关的问题。

有人可以帮助我吗？谢谢

更新： 问题似乎不是一个完美的分类