一.生存分析(survival analysis)的定义 生存分析:对一个或多个非负随机变量进行统计推断,研究生存现象和响应时间数据及其统计规律的一门学科. 生存分析:既考虑结果又考虑生存时间的一种统计方法,并可充分利用截尾数据所提供的不完全信息,对生存时间的分布特征进行描述,对影响生存时间的主要因素进行分析. 生存分析不同于其它多因素分析的主要区别点:生存分析考虑了每个观测出现某一结局的时间长短. 应用场景 什么是生存?生存的意义很广泛,它可以指人或动物的存活(相对于死亡),可以是患者的病情正

原创博客,未经允许,不得转载. 生存分析,survival analysis,顾名思义是用来研究个体的存活概率与时间的关系.例如研究病人感染了病毒后,多长时间会死亡:工作的机器多长时间会发生崩溃等.  这里“个体的存活”可以推广抽象成某些关注的事件. 所以SA就成了研究某一事件与它的发生时间的联系的方法.这个方法广泛的用在医学.生物学等学科上,近年来也越来越多人用在互联网数据挖掘中,例如用survival analysis去预测信息在社交网络的传播程度,或者去预测用户流失的概率. R里面有很成熟

code{white-space: pre;} Survival Analysis Zhu Lin 2017-3-18 What is Survival Analysis Survival analysis cares about the relationship between risk factors or treatment and time of disease(other things). Namely, it often refers to the time. For instanc

    BMDP是Bio Medical Data Processing的缩写,是世界级的统计工具软件,至今已经有40多年的历史.目前在国际上与SAS.SPSS被并称为三大统计软件包.BMDP是一个大型综合的数据统计集成系统,从简单的统计学描述到复杂的多变量分析都能应付自如.每一个BMDP程序的执行算法都经历了最为严酷的实际专业测试才被予以应用. BMDP为常规的统计分析提供了大量的完备的函数系统,如:方差分析(ANOVA).回归分析(Regression).非参数分析(Nonparametri

https://www.cnblogs.com/BinbinChen/p/3416972.html 生存分析,维基上的解释是: 生存分析(Survival analysis)是指根据试验或调查得到的数据对生物或人的生存时间进行分析和推断,研究生存时间和结局与众多影响因素间关系及其程度大小的方法,也称生存率分析或存活率分析. 生存分析的方法也可以用在其他的商业应用中,比如顾客流失,等模型.大概可以从两个方向上去考虑生存分析的研究对象 1. 估计(各期的)生存函数,某个人病人可以活多久(e.g. 5

Difference between survdiff log-rank and coxph log-rank Ask Question 6 1 I'm using the survival package in R to analyze clinical data. I am analyzing two different groups of patients, when I calculate survdiff in order to compare the curves, I got p=

Spark 1.6.x的新特性Spark-1.6是Spark-2.0之前的最后一个版本.主要是三个大方面的改进:性能提升,新的 Dataset API 和数据科学功能的扩展.这是社区开发非常重要的一个里程碑.1. 性能提升根据 Apache Spark 官方 2015 年 Spark Survey,有 91% 的用户想要提升 Spark 的性能.Parquet 性能自动化内存管理流状态管理速度提升 10X 2. Dataset APISpark 团队引入了 DataFrames,新型Datase

An Attempt to Understand Boosting Algorithm(s) WELCOME! Here you will find daily news and tutorials about R, contributed by over 573 bloggers. There are many ways tofollow us - By e-mail:  On Facebook: If you are an R blogger yourself you are invited

评分模型的检验方法和标准通常有:K-S指标.交换曲线.AR值.Gini数等.例如,K-S指标是用来衡量验证结果是否优于期望值,具体标准为:如果K-S大于40%,模型具有较好的预测功能,发展的模型具有成功的应用价值.K-S值越大,表示评分模型能够将“好客户”.“坏客户”区分开来的程度越大. 评分模型的检验方法和标准通常有:K-S指标.交换曲线.AR值.Gini数等.例如,K-S指标是用来衡量验证结果是否优于期望值,具体标准为:如果K-S大于40%,模型具有较好的预测功能,发展的模型具有成功的应用价

R语言基础学习——D01 20190410内容纲要: 1.R的下载与安装 2.R包的安装与使用方法 (1)查看已安装的包 (2)查看是否安装过包 (3)安装包 (4)更新包 3.结果的重用 4.R处理大数据集 5.R的数据结构 (1)向量 (2)矩阵 (3)数组 (4)数据框 (5)列表 6.实例演练 7.小结 1 R的下载与安装 R是用于统计分析.绘图的语言和操作环境.R是属于GNU系统的一个自由.免费.源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具. 学习它那就先下载它!话不多说

I am calculating cox propotional hazards models with the coxph function from the survival package.  My data relates to failure of various types of endovascular interventions.  I can successfully obtain the LR, Wald, and Score test p-values from the c

https://github.com/Jialab-UCR/GDCRNATools GDCRNATools - An R package for downloading, organizing, and integrative analyzing lncRNA, mRNA, and miRNA data in GDC Introduction The Genomic Data Commons (GDC) maintains standardized genomic, clinical, and

http://bioconductor.org/packages/devel/bioc/vignettes/TCGAbiolinks/inst/doc/tcgaBiolinks.html#gdcquery:_searching_tcga_open-access_data 举例: Working with TCGAbiolinks package Antonio Colaprico, Tiago Chedraoui Silva, Luciano Garofano, Catharina Olsen,

虽然我们现在完全没有甲基化的数据,但还是可以了解一下. 什么是DNA甲基化,与组蛋白修饰有什么联系? DNA Methylation and Its Basic Function 表观的定义就是DNA序列不变.表型变了.最重要的就是DNA的修饰(甲基化)和组蛋白的修饰(chip-seq里面的那几种) 为什么说甲基化比SNP在早筛方面要靠谱得多? DNA甲基化测序的基本原理?Bisulfite Treatment,会特异的改变原来的甲基化和非甲基化的序列,无甲基化的C全部变为U. Pan-Canc

RESEARCH TRACK PAPERS - ORAL Title & Authors NetCycle: Collective Evolution Inference in Heterogeneous Information NetworksAuthor(s): Yizhou Zhang*, Fudan University; Xiong Yun, ; Xiangnan Kong, Worcester Polytechnic Institute; Yangyong Zhu, Fudan Un

评分模型的检验方法和标准通常有:K-S指标.交换曲线.AR值.Gini数等.例如,K-S指标是用来衡量验证结果是否优于期望值,具体标准为:如果K-S大于40%,模型具有较好的预测功能,发展的模型具有成功的应用价值.K-S值越大,表示评分模型能够将“好客户”.“坏客户”区分开来的程度越大. 例如,K-S指标是用来衡量验证结果是否优于期望值,具体标准为:如果K-S大于40%,模型具有较好的预测功能,发展的模型具有成功的应用价值.K-S值越大,表示评分模型能够将“好客户”.“坏客户”区分开来的程度越大

WOE:信用评分卡模型中的变量离散化方法 2016-03-21 生存分析 在做回归模型时,因临床需要常常需要对连续性的变量离散化,诸如年龄,分为老.中.青三组,一般的做法是ROC或者X-tile等等.今天介绍一种在信用卡评分系统中常用的连续变量离散化方法.目的是给大家在临床数据分析中提供一种借鉴思路. 最初接触信用卡评分系统是在2013年SAS中国数据分析大赛总决赛上,题目是用历史数据建立一个信用卡评分系统,其中的变量离散化技术主要用到WOE(Weight of Evidence)翻译过来叫证据

目录 Probabilistic Graphical Models Statistical and Algorithmic Foundations of Deep Learning 01 An overview of DL components Historical remarks: early days of neural networks Reverse-mode automatic differentiation (aka backpropagation) Modern building

今天被粉丝发的文章给难住了,又偷偷去学习了一下竞争风险模型,想起之前写的关于竞争风险模型的做法,真的都是皮毛哟,大家见笑了.想着就顺便把所有的生存分析的知识和R语言的做法和论文报告方法都给大家梳理一遍. 什么时候用生存分析 当你关心结局和结局发生时间的时候,就要考虑生存分析了,这种既有结局又有时间的数据叫做生存数据,英文叫做Time-to-event data. 只不过因为这个方法医学上用来分析存活情况用的多,所以得名生存分析,反正你就记住一个例子,我要研究汽车发生故障,我也应该用生存分析,因为

目录 22.1 The target trial 22.2 Causal effects in randomized trails 22.3 Causal effects in observational analyses that emulate a target trial 22.4 Time zero 22.5 A unified analysis for causal inference Fine Point Grace periods Technical Point Controlle