coxme proportional hazy assumption

R에서 coxme 함수 {coxme}를 사용하여 혼합 효과 Cox 모델을 실행 중이며 비례 위험 가정을 확인하고 싶습니다.coxme proportional hazy assumption

PH 가정은 cox.ph 모델에서 cox.zph 함수 (생존)로 확인할 수 있음을 알고 있습니다.

그러나 coxme 모델에 해당하는 항목을 찾을 수 없습니다.

비슷한 질문이 here에 게시되었지만 답변이 없습니다.

내 질문은 : 1) 혼합 효과 cox 모델 coxme에서 PH 가정을 테스트하는 방법 1)? 2) coxme 모델에 대해 cox.zph에 해당하는 것이 없으면 과학 기사에서 혼합 효과 coxme 모델을 실행하지만 coxme 모델과 동일하지만 무작위가 아닌 cox.ph 모델에서 PH 가정을 테스트하는 것이 유효합니까 효과?

미리 답변 해 주셔서 감사합니다. 감사합니다.

출처

2016-12-30 user3637399

1) Cross Validated에서이 질문이 더 적합하다고 생각합니다. – adibender

2) 가장 쉬운 방법은 데이터를 카운트 프로세스 형식으로 변환하는 것입니다 (예 :'survival :: survSplit' 참조). PH 가정을 테스트하려는 변수와 시간 변수 자체의 변환을 추가하십시오 예를 들어, x * log (t))를 모델에 입력하십시오 : https://www.jstatsoft.org/article/view/v061c01/v61c01.pdf – adibender

3)'coxph' 호출에' 약점 '용어. '? survival :: frailty'의 예제를 참조하십시오. 나는 cox.zph 함수를'coxph' 함수에서 반환 된 객체에 대해 약점을 사용할 수 있어야한다고 생각합니다. – adibender

coxph 기능에서 frailty 옵션을 사용할 수 있습니다. 예를 들어 무작위 효과 변수가 B이고 고정 효과 변수가 A이라고 가정 해 보겠습니다. 그런 다음 지금

myfit <- coxph(Surv(Time, Censor) ~ A + frailty(B) , data = mydata)

아래로 모델에 맞는, 당신은 비례 위험 가정을 테스트 cox.zph(myfit)를 사용할 수 있습니다.

출처

2017-07-20 20:50:05 user3373954

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