Выполнить регрессию пропорциональных рисков Кокса на lightbulb набор данных, содержащий смоделированное время жизни лампочек. Первый столбец данных по лампочке содержит срок службы (в часах) двух различных типов лампочек. Второй столбец содержит двоичную переменную, указывающую, является ли колба флуоресцентной или накаливающей; 0 означает, что лампа является флуоресцентной, а 1 означает, что она является накаливающей. Третий столбец содержит информацию о цензуре, где 0 указывает, что лампочка наблюдалась до отказа, а 1 указывает, что наблюдение было подвергнуто цензуре.

Подберите модель пропорциональных рисков Кокса для срока службы лампочек с учетом цензуры. Переменная предиктора - тип колбы.

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

coxMdl = 
Cox Proportional Hazards regression model:

           Beta       SE      zStat       pValue  
          ______    ______    ______    __________

    X1    4.7262    1.0372    4.5568    5.1936e-06

Найти 95% доверительный интервал для возвращаемого Beta оценка.

ci = coefci(coxMdl)

ci = 1×2

    2.6934    6.7590

Найти 99% доверительный интервал для Beta оценка.

ci99 = coefci(coxMdl,0.01)

ci99 = 1×2

    2.0546    7.3978

Найти доверительные интервалы для предикторов readmissiontimes набор данных. Переменная ответа: ReadmissionTime, который показывает время реадмиссии для 100 пациентов. Переменные предиктора: Age, Sex, Weight, и Smoker, статус курения каждого пациента. 1 означает, что пациент является курильщиком, а 0 означает, что пациент не курит. Вектор столбца Censored содержит цензурную информацию для каждого пациента, где 1 указывает цензурные данные, а 0 указывает точное время реадмиссии соблюдается. (Эти данные смоделированы.)

Загрузите данные.

load readmissiontimes

Используйте все четыре предиктора для подгонки модели.

X = [Age Sex Weight Smoker];

Подгоните модель с помощью цензурной информации.

coxMdl = fitcox(X,ReadmissionTime,'censoring',Censored);

Просмотр оценок точек для Age, Sex, Weight, и Smoker коэффициенты.

coxMdl.Coefficients.Beta

ans = 4×1

    0.0184
   -0.0676
    0.0343
    0.8172

Найдите 95% доверительные интервалы для этих оценок.

ci = coefci(coxMdl)

ci = 4×2

   -0.0139    0.0506
   -1.6488    1.5136
    0.0042    0.0644
    0.2767    1.3576

Sex коэффициент (вторая строка) имеет большой доверительный интервал, и первые два коэффициента содержат в скобках значение 0. Поэтому нельзя отвергать гипотезу, что Age и Sex предикторы равны нулю.