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));

Вычислите базовую функцию выживания как функцию времени t, что означает вероятность отказа лампочки через время t. По умолчанию базовая линия вычисляется для среднего значения предиктора, которое в этом случае mean(lightbulb(:,2)) = 0.5. Верните время Tout при котором вычисляется функция выживания.

[s,Tout] = survival(coxMdl);

Постройте график выживания как ступенчатый график времени. (Времена Tout также находятся в coxMdl.Hazard(:,1).)

hold on;
stairs(Tout,s,'b-')
xlabel 'Time \it t'
ylabel 'Probability of failure after time \it t'

Наложите график с функциями выживания для флуоресцентных и лампочек накаливания.

s_fluorescent = survival(coxMdl,0);
s_incandescent = survival(coxMdl,1);
stairs(Tout,s_fluorescent,'r-')
stairs(Tout,s_incandescent,'k-')
legend('Baseline','Fluorescent','Incandescent')
hold off

Чтобы создать графики, не создавая предварительно данные о выживании, используйте plotSurvival.

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

Вычислим функцию выживания для X = 1 на трех уровнях расслоения.

c1 = categorical(1);
X = [c1;c1;c1];
stratification = [1;2;3];
s = survival(coxMdl,X,stratification);

Постройте график трех функций выживания. Сначала найдите время для трех уровней расслоения.

t1 = find(coxMdl.Hazard(:,3) == 1);
t1 = coxMdl.Hazard(t1,1);
t2 = find(coxMdl.Hazard(:,3) == 2);
t2 = coxMdl.Hazard(t2,1);
t3 = find(coxMdl.Hazard(:,3) == 3);
t3 = coxMdl.Hazard(t3,1);

Постройте график выживания для трех уровней. Просмотрите график для значений от 1 до 30.

plot(t1,s{1},t2,s{2},t3,s{3})
xlim([1,30])
legend('Stratification Level 1','Stratification Level 2','Stratification Level 3','Location','northeast')
xlabel('Time t')
ylabel('Probability of Survival Past t')

В качестве альтернативы оцените выживаемость от 1 до 30 раз путем определения Time аргумент.

t = linspace(1,30,300);
st = survival(coxMdl,X,stratification,'Time',t);
figure
plot(t,st{1},t,st{2},t,st{3})
legend('Stratification Level 1','Stratification Level 2','Stratification Level 3','Location','northeast')
xlabel('Time t')
ylabel('Probability of Survival Past t')