Выполните регрессию пропорциональных рисков Кокса на lightbulb набор данных, который содержит моделируемые сроки службы лампочек. Первый столбец данных о лампочках содержит время жизни (в часах) двух разных типов лампочек. Второй столбец содержит двоичную переменную, указывающую, является ли луковица флуоресцентной или раскаленной; 0 указывает, что лампочка флуоресцентна, а 1 указывает, что она накалена. Третий столбец содержит информацию о цензуре, где 0 указывает, что луковица наблюдалась до отказа, и 1 указывает, что наблюдение было подвергнуто цензуре.

Подгонка модели пропорциональных рисков Кокса на время жизни лампочек с учетом цензуры. Переменная предиктора 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 коэффициент опасности лампы накаливания (1) относительно этой базовой линии.

defaultHazard = hazardratio(coxMdl,1)

defaultHazard = 10.6238

Вычислите отношение опасности лампы накаливания к флуоресцентной лампе (0).

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

relHazard = 112.8646

Скорость опасности лампы накаливания, по оценкам, более чем в 100 раз превышает скорость опасности флуоресцентной лампы.

Создайте модель Кокса из readmissiontimes данные. В этих данных 0 указывает пациента мужского пола, и 1 указывает на пациентку женского пола.

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

Рассчитать относительную опасность 40-летнего мужчины весом 200 фунтов относительно исходной опасности.

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

hazard = 4.3112

Вычислите опасность этого же мужчины относительно 50-летней женщины весом 150 фунтов.

hazard2 = hazardratio(coxMdl,[40 0 200],'Baseline',[50 1 150])

hazard2 = 5.2053

Загрузите coxModel данные. (Эти моделируемые данные сгенерированы в примере объекта модели пропорциональных опасностей Кокса.) Модель с именем 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 коэффициент опасности значения предиктора categorical(1) и уровень расслоения 3 относительно базового уровня.

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

hazard = 12.7096

Вычислим отношение к базовой линии 0.

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

hazard = 95.5127

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

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

hazard = 1