linhyptest

Линейные проверку гипотез на коэффициентах модели Кокса

Свернуть все на странице

    Синтаксис

    testTable = linhyptest(coxMdl)

    Описание

    пример

    testTable = linhyptest(coxMdl) возвращает таблицу в стиле ANOVA с p-значениями для тестов, которые определяют, являются ли последовательные комбинации оценок коэффициентов модели Кокса нулем .linhyptest проверяет последующие нулевые гипотезы, начиная с гипотезы, что все коэффициенты 0. Функция затем проверяет, чтобы определить, все ли, кроме первого коэффициента, 0, все, кроме первых двух коэффициентов, равны нулю и так далее, до количества коэффициентов минус один. Значительное p -значение указывает, что можно отклонить нулевую гипотезу, что означает предположение, что все коэффициенты в определенной комбинации коэффициентов 0.

    Примеры

    свернуть все

    Открыть Live Script

    Исследуйте результат linhyptest на readmissiontimes набор данных.

    load readmissiontimes
coxMdl = fitcox([Age,Sex,Weight],ReadmissionTime,...
    'Censoring',Censored);
testTable = linhyptest(coxMdl)
    testTable=3×2 table
       Predictor         pValue  
    _______________    __________

    {'Empty Model'}    2.5612e-07
    {'X1'         }    7.9753e-08
    {'X1, X2'     }      0.095973

    • Первая строка возвращенной таблицы указывает, что можно отклонить гипотезу о том, что все коэффициенты модели равны 0 в .05 или .01 уровни значимости.

    • Вторая строка указывает, что можно отклонить гипотезу, что только Sex и Weight коэффициенты 0 в .05 или .01 уровни значимости.

    • Третья строка указывает, что вы не можете отклонить гипотезу, что только Weight коэффициент равен 0 в .05 или .01 уровни значимости.

    Входные параметры

    свернуть все

    Подобранная модель пропорциональных рисков Кокса, заданная как CoxModel объект. Создание coxMdl использование fitcox.

    Выходные аргументы

    свернуть все

    Уровни значимости кумулятивных тестов гипотезы, возвращенные как таблица. Проверенные коэффициенты находятся в Coefficients свойство модели. Таблица возвращает тесты последовательных нулевых гипотез, начиная с гипотезы, что все коэффициенты 0. Вторая строка проверяет, все ли, кроме первого коэффициента, равны 0. Третья строка проверяет, все ли, кроме первых двух коэффициентов, равны нулю и так далее. Последняя строка проверяет, все ли коэффициенты, кроме последних, равны нулю. Значительное p -значение указывает, что можно отклонить нулевую гипотезу, что означает предположение, что все коэффициенты в определенной комбинации коэффициентов 0. Значимое p -значение меньше заданного уровня значимости.

    См. также

    | |

    Введенный в R2021a

    Statistics and Machine Learning Toolbox документация

    Поддержка

    Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте