Regression with Life Data tiempo versus x1 media x6 Response Variable tiempo

Regression with life data tiempo versus x1 media x6

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Regression with Life Data: tiempo versus x1-media, x6 Response Variable: tiempo Censoring Information Count Uncensored value 37 Right censored value 3 Censoring value: censura = 0 Estimation Method: Maximum Likelihood Distribution: Exponential Regression Table Standard 95.0% Normal CI Predictor Coef Error Z P Lower Upper Intercept 4.7008 0.1768 26.59 0.000 4.3543 5.0474 x1-media 0.05940 0.01067 5.57 0.000 0.03850 0.08030 x6 -1.0033 0.5039 -1.99 0.046 -1.9909 -0.0156 x1-media*x6 -0.01406 0.02550 -0.55 0.581 -0.06404 0.03592 Shape 1.00000 Log-Likelihood = -205.154 Luego el modelo es Regression with Life Data: tiempo versus x1-media, x6 Response Variable: tiempo Censoring Information Count Uncensored value 37 Right censored value 3 Censoring value: censura = 0 Estimation Method: Maximum Likelihood Distribution: Exponential Regression Table Standard 95.0% Normal CI Predictor Coef Error Z P Lower Upper Intercept 4.7026 0.1771 26.56 0.000 4.3556 5.0497 x1-media 0.056902 0.009698 5.87 0.000 0.037895 0.075908 x6 -0.9047 0.4946 -1.83 0.067 -1.8742 0.0647 Shape 1.00000 Log-Likelihood = -205.308 Anderson-Darling (adjusted) Goodness-of-Fit Cox-Snell Residuals = 0.8799
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Análisis de Supervivencia y Confiabilidad Víctor Maehara Oyata ___________________________________________________________________ 89 1 1 6 ˆ ln 4.7026+ 0.056902 -0.9047 T x x x Interpretación de los parámetros * 1 1 ˆ ˆ 0.0569016 0.9446866 e e e : cuando la condición física del paciente se incrementa en una unidad se estima el riesgo de muerte del paciente disminuye en 5.531336% manteniendo constante la otra covariable. Para el caso de 6 ˆ es mejor usar la interpretación dada según Hosmer Lemeshow (1999), Luego, 6 ˆ -0.9047 0.4046633 e e : cuando el tumor pasa a ser adeno la mediana del tiempo del tiempo de vida de pacientes es 0.4046633 veces la mediana del tiempo de vida de pacientes que tienen tumores que no es adeno manteniendo constantes las otras covariables. Cox-Snell Residuals Percent 10.00 1.00 0.10 0.01 99 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 3 2 1 Table of Statistics Failure 37 Censor 3 AD* 1.150 Mean 1 StDev 1 Median 0.693147 IQR 1.09861 Probability Plot for CSResids of tiempo Censoring Column in censura - ML Estimates Exponential - 95% CI Ejercicios: 1.- A continuación se presenta los datos de cáncer de mama, dado en el archivo cancer-mama en minitab sobre las siguientes variables Notación de Variable Descripción de variable age pathsize lnpos histgrad er pr status Edad (en años) Tamaño del Tumor patológico (cm) Nodo Linfático Axilar Positivo Grado Histológico Estado del órgano receptor de estrógeno Estado del órgano receptor de progesterona Censura
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Análisis de Supervivencia y Confiabilidad Víctor Maehara Oyata ___________________________________________________________________ 90 time Tiempo (en meses) Aplique las técnicas de análisis de residuales y de selección para ajustar al mejor modelo de regresión paramétrico de los estudiados. Interprete los coeficientes. 2.- Hanley, J. A., y Shapiro, S. H. (1994), presenta datos de pacientes infectado con el virus HIV (sida), dada en el archivo de nombre sida.txt. La información presentada es sobre las siguientes variables: Tiempo: tiempo de supervivencia en meses Edad: edad del paciente en años Droga: No usa droga (0), usa droga (1) Censura: muerte (1), pérdida de seguimiento (0) Los resultados procesados en R y minitab, se muestra a continuación: > mod<-survreg(Surv(tiempo,censura)~edad+droga,dist="weibull") > summary(mod) Call:
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  • Spring '15
  • victormaehara
  • Estados Unidos, Función de densidad de probabilidad, Función probit, Cáncer de pulmón

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