Exponenta Banner

hazardratio

Оцените опасность модели Cox относительно базовой линии

свернуть все на странице

Синтаксис

hazard = hazardratio(coxMdl,X)
hazard = hazardratio(coxMdl,X,Stratification)
hazard = hazardratio(___,'Baseline',baseline)

Описание

пример

hazard = hazardratio(coxMdl,X) возвращает предполагаемую опасность относительно базовой линии для подходящей Cox пропорциональная модель coxMdl опасностей использование предикторов X.

пример

hazard = hazardratio(coxMdl,X,Stratification) возвращает предполагаемую опасность относительно базовой линии с помощью предикторов X и уровни стратификации Stratification. Количество строк в X и Stratification должно быть то же самое.

Примечание

Когда вы обучаете coxMdl использование переменных стратификации и переменных предикторов передачи X, hazardratio также требует, чтобы вы передали переменные стратификации.

пример

hazard = hazardratio(___,'Baseline',baseline) оценивает опасность относительно предоставленной базовой линии с помощью любой из комбинаций входных аргументов в предыдущих синтаксисах.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Выполните Cox пропорциональная регрессия опасностей на lightbulb набор данных, который содержит симулированное время жизни лампочек. Первый столбец данных о лампочке содержит время жизни (в часах) двух различных типов ламп. Второй столбец содержит бинарную переменную, указывающую, флуоресцентна ли лампа или накалена; 0 указывает, что лампа флуоресцентна, и 1 указывает, что это - лампа накаливания. Третий столбец содержит информацию о цензурировании, где 0 указывает, что лампа наблюдалась, пока отказ, и 1 не указывает, что наблюдение было подвергнуто цензуре.

Соответствуйте Cox пропорциональная модель опасностей в течение времени жизни лампочек, объясняя цензурирование. Переменный предиктор является типом лампы. 

load lightbulb
coxMdl = fitcox(lightbulb(:,2),lightbulb(:,1), ...
    'Censoring',lightbulb(:,3));

Просмотрите базовую линию по умолчанию для подобранной модели.

defaultBaseline = coxMdl.Baseline
defaultBaseline = 0.5000

Вычислите отношение опасности лампы накаливания (1) относительно этой базовой линии.

defaultHazard = hazardratio(coxMdl,1)
defaultHazard = 10.6238

Вычислите отношение опасности лампы накаливания относительно флуоресцентной лампы (0).

relHazard = hazardratio(coxMdl,1,'Baseline',0)
relHazard = 112.8646

Показатель риска лампы накаливания, как оценивается, является более чем 100 раз показателем риска флуоресцентной лампы.

Скрипт Open Live Script

Создайте модель Cox из readmissiontimes данные. В этих данных, 0 указывает на штекерного пациента и 1 указывает на пациентку. 

load readmissiontimes
coxMdl = fitcox([Age,Sex,Weight],ReadmissionTime,'Censoring',Censored);

Вычислите относительную опасность 40-летнего человека, весящего 200 фунтов относительно базовой опасности.

hazard = hazardratio(coxMdl,[40 0 200])
hazard = 4.3112

Вычислите опасность этого того же человека относительно 50-летней женщины, весящей 150 фунтов.

hazard2 = hazardratio(coxMdl,[40 0 200],'Baseline',[50 1 150])
hazard2 = 5.2053
Скрипт Open Live Script

Загрузите coxModel данные. (Эти симулированные данные сгенерированы в примере Cox Пропорциональный Объект модели Опасностей.) Модель под названием coxMdl имеет три уровня стратификации (1, 2, и 3) и предиктор X с тремя категориальными значениями (1, 1/20, и 1/100).

load coxModel

Найдите отношение опасности значения предиктора categorical(1) и уровень 3 стратификации относительно базовой линии.

X = categorical(1);
stratification = 3;
hazard = hazardratio(coxMdl,X,stratification)
hazard = 12.7096

Вычислите отношение относительно базовой линии 0.

hazard = hazardratio(coxMdl,X,stratification,'Baseline',0)
hazard = 95.5127

Вычислите отношение categorical(1/100) предиктор относительно базовой линии 0.

X = categorical(1/100);
hazard = hazardratio(coxMdl,X,stratification,'Baseline',0)
hazard = 1

Входные параметры

свернуть все

Подходящая Cox пропорциональная модель опасностей в виде CoxModel объект. Создайте coxMdl использование fitcox.

Данные для оценки опасности в виде матрицы или таблицы. Данные должны быть тем же типом, как данные раньше обучали coxMdl.

Типы данных: double | table | categorical

Уровень стратификации в виде переменной или переменных того же типа используется для учебного coxMdl. Задайте одинаковое число строк в Stratification как в X.

Типы данных: single | double | logical | char | string | table | cell | categorical

Базовая опасность в виде действительного скалярного или вектора-строки.

  • Скалярное значение применяется ко всем предикторам.

  • Значение вектора-строки должно иметь то же количество записей как количество предикторов.

Возвращенное отношение опасности относительно базовой линии.

Пример: [1 20 100]

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Отношение опасности относительно базовой линии, возвращенной как неотрицательный вектор. hazard дает фактор, на который можно умножить базовую опасность, таким образом, можно получить относительную опасность индивидуума со значениями предиктора X и, если применимо, уровень стратификации Stratification.

Смотрите также

| | |

Темы

Введенный в R2021a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка