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我很难使用 coxph 进行预测。

我希望在样本内数据上学习 Cox PH 模型，然后使用从样本外数据导出的参数，如下所示：

predictor.IS 的维度为 Y_1 x D，predictor.OS 的维度为 Y_2 x D

但是，这不起作用，因为 predictions.OS 中的元素数量是 Y_1 而不是 Y_2。

我究竟做错了什么？

我在 R 中建立了一个扩展的 Cox 模型，其中包含一个与时间相关的协变量 X1（X2-X7 是时间无关的）
coxph(Surv(start, stop, status) ~ X1 + X2 + ... + X7, data = data).

为了将这个与时间相关的变量包含到模型中，我以“（开始，停止）样式”创建了数据集，它将最初的大约 1500 个观察值扩展到大约 2500 行。

对于多达 1300 次观察，代码可以正确执行（即使包含超过 1000 次观察需要很长时间）。包括更多观察会导致软件 R 无响应（我等待了大约 5 个小时让程序给我结果，但它一直冻结）。这与 R coxph 帮助网站上“关系”下的声明一致 ( http://stat.ethz.ch/R-manual/R-patched/library/survival/html/coxph.html )。但是，我无法减少我的样本量（即我的数据集），因此我正在寻找其他建议，我可以如何让这个代码运行（更快）。

谢谢，艾莉

我正在建模 Cox 回归，我的一些自变量是序数数据，并且在参考组方面存在问题。

默认情况下，coxph 包将变量中的第一组作为参考组，即在可变的女性/男性中，女性组是参考。但是，我有一个具有三个级别（1、2、3）的序数变量。我不希望在这个序数变量中有一个参考组，但我希望 R 对我的总变量给出一个总估计。

我正在对竞争风险比例风险模型进行交叉验证。在mstatepacakge 的帮助下，我已经准备好我的数据并正在将其与survival::coxph. 我为我的训练数据获得了一个合适的 Cox 模型对象，但我想用我的测试数据评估我的训练系数的部分可能性。

如果需要，我会自己编写部分似然函数，但我宁愿不写（尽管它可能对我有好处）。生存包在此 C 代码中计算，但似然计算嵌入在拟合函数中。也许有一种方法可以修复参数，或者其他一些工具可以轻松获得部分可能性？

最小工作示例

数据如下所示：

现在，ccr5可以将变量建模为特定于转换的变量，或者建模为对所有转换具有相等的比例效应。这些型号是：

现在我想使用测试数据来评估变量选择是否ccr5应该是特定于转换的。我有一个庞大的数据集和许多变量——大部分但不是所有的分类变量——这两种方式都可以。评估是我卡住的地方。

我希望用训练系数估计来计算测试数据上每个模型的部分可能性。也许我应该将问题移至交叉验证并询问线性预测变量的总和（或不包括审查案例的线性预测变量的总和）是否足够接近等效度量。

我正在尝试在 R 中开发一个时变 Cox 比例风险 (CPH) 模型，并且想知道是否有人生成了任何代码来帮助格式化用于时变/时间相关 CPH 模型的计数结构的数据。

为了使问题可重现并且更简单，我提取了前 100 行数据，其中包含 4 个变量（id、date、y和x）。id是唯一的主题标识符。是一个整数序列，date每个 0 到 n 天的观察id。y是危害分析的状态或结果，x是时变协变量。在此示例中，一旦y发生 = 1，每个主题的数据将被审查，并且理想的输出数据帧中不应包含其他数据。

数据的结构使得每个受试者都有 1 行对应于每天的观察。

但是，据我了解，cphR 中的函数要求时变协变量的结构方式是，start和end变量需要重新编码为 3 行，间隔为 (0,1] 和 (1,5] 和 (5 ,6] 用于上述head(test)代码块中的数据。

可以使用以下代码重建前 100 行数据：

理想情况下，我正在尝试重新编码这些数据，以便输出为：

我已手动完成此操作以创建ideal_output上述内容，但这是一个容易出错的过程，并且对于id我需要评估的数百个 's 和几个协变量来说是站不住脚的。因此，在开发一种自动化的方式来解决这个数据格式化挑战方面的任何帮助都将不胜感激。谢谢！

我正在研究电信流失问题，这是我的数据集。

http://www.sgi.com/tech/mlc/db/churn.data

名称 - http://www.sgi.com/tech/mlc/db/churn.names

我是生存分析的新手。鉴于训练数据，我的想法是建立一个生存模型来估计生存时间，并根据独立因素预测测试数据的流失/非流失。谁能帮我提供代码或指针关于如何解决这个问题。

准确地说，假设我的火车数据有

客户电话使用详情、计划详情、他的帐户使用期限等以及他是否流失。

使用通用分类模型，我可以预测测试数据的流失率。现在使用生存分析，我想预测测试数据的生存期。

谢谢，麦迪

我有一个导入 R 的数据集。我成功地在数据集上运行了 survfit。我有一列显示患者存活的时间，另一列显示患者是否存活的 (0/1) 结果。我知道尝试对coxph()数据进行操作，并且正在使用以下内容。

但是，我不断收到以下错误。我试过as.numeric在变量上使用，但这仍然不能解决问题。我还尝试mydata$从上面代码行中的每个变量中删除。谢谢你。

我有一个中间类的多重估算数据集。我使用 with() 函数通过 coxph() 函数估计m个不同的数据集。但是，我在自己的函数中使用 with() 函数时遇到了问题。

下面的代码是重现错误的简化示例：未找到 Surv(enter,exit,event) object 'enter' 中的错误

当我简单地自行运行该功能时：

它工作正常。

我认为问题与调用 with() 的环境有关。我在这里找到了不同的帖子，但我似乎无法让它工作。我尝试将数据集和公式分配给全局环境：

但这产生了同样的错误。

编辑

我已尝试按如下所述解决问题。当我只是在没有 with() 语句的情况下运行该函数时，它可以完美运行。

cp <- makeModel("Surv(start, stop, event)", "X1", complete(data))

# 这很好用

但是，当我在等式中包含 with() 语句时，我仍然会遇到同样的错误：

cp <- with.coxph("Surv(start, stop, event)", "X1", data)

# Surv 中的错误（进入，退出，事件）：找不到对象“进入”

我PHREG在 SAS 中使用 Cox 比例风险模型 ( )。我已经使用(t1,t2)*event规范来表明个人进入风险组的年龄以及他/她离开的年龄，如此处所述。

我试图弄清楚如何正确测试/评估我的主要预测变量的比例风险假设。我最初的猜测是包括感兴趣的预测变量之间的相互作用，log(t2-t1)但我想要一些超出我自己直觉的确认。谢谢你的帮助。

我正在使用 glmnet 运行 coxph 模型。以下是我正在使用的代码：

但是，我收到以下错误：

但我没有在我的数据中看到任何负面事件时间。

任何帮助是极大的赞赏！