Prediction Ошибка Кривые - оценка результата

У меня есть набор пациентов, которые разделены на набор для обучения и проверки. Я хотел бы оценить эффективность нескольких параметров для стратификации общей выживаемости. Поэтому я использую пакет pec (https://cran.r-project.org/web/packages/pec/pec.pdf) для генерации кривых ошибок прогнозирования и интегрированного балла (IBS). Вопрос, который у меня есть, заключается в том, есть ли способ определить, значительно ли IBS Model_1 по сравнению с Model_2 или эталонной моделью?Prediction Ошибка Кривые - оценка результата

Благодарим за помощь!

models <- list("Model_1" = coxph(Surv(OS, OS_event)~ var_1+var_2, data=df_train), 
       "Model_2" = coxph(Surv(OS, OS_event) ~ var_3+var_4, data=df_train)) 


brier <- pec(object=models, 
      data=df_validate, 
      formula=Surv(OS, OS_event)~age, 
      exact=TRUE, 
      cens.model="marginal", 
      traindata = df_train) 
plot(brier) 
print(brier)

источник

2016-04-01 user86533

Это не вложенные модели, поэтому обычные методы, зависящие от маргинальности, не будут информативными. Некоторые считают, что использование некоторого информационного критерия позволяет обойти это ограничение. Я не уверен в этом. Возможно, вам следует опубликовать некоторые фактические результаты? На данный момент это кажется слишком расплывчатым, чтобы предлагать закодированный ответ, который предполагается передать StackOverflow. –

Один метод для запуска кросс проверки во много раз, а затем использовать Т-тест или Wilcox тест (непараметрический вариант), чтобы определить, есть ли статистически значимое различие между IBS модели 1 и модели 2. Низкое значение P отклоняет нулевую гипотезу о том, что средний балл IBS модели 1 и модели 2 равны.

Предположим, что баллы IBS хранятся в dataframe под названием TEALL, где столбец 1 - это оценки для модели 1, а столбец 2 - это оценки для модели 2. Каждая строка представляет собой другую проверку перекрестных ссылок. Затем:

ttest = t.test(TEALL[,1], TEALL[,2], paired=TRUE) 
wtest = wilcox.test(TEALL[,1], TEALL[,2],paired=TRUE)

источник

2016-12-14 00:12:04

Prediction Ошибка Кривые - оценка результата

ответ

Смежные вопросы