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大数据挖掘

OB电竞:实活着界大数据剖判系列CoxPH模子HR值置信区间太大何如办?
2022-04-13 02:36:11 | 来源:OB电竞官网 作者:ob电竞官网下载

  这项对冠心病患者的回首性推敲中,通过视觉评估(MFVA)和血汗管磁共振心肌纤维化(GZF)质料评估了MFVA患者心肌纤维化的存正在与患者的心源性猝死(SCD)以及SCD或VAs(室颤或赓续性室性心动过速)的复合心律反常止境的相干。

  正在解析中当参比组浮现0个事宜且个别似然收敛至有限值的岁月,咱们对Cox回归模子利用Firth处治个别似然本事举办校正[1]。

  信任不幼年伙伴也遭遇如此的题目,这个岁月cox比例危险(CoxPH)模子HR值置信区间太大,或者单侧值无法计算,惯例的最大似然法的统计软件包不行适合地管束这个题目。

  确凿寰宇大数据解析系列零落数据logistic回归解析—Firth处治极大似然计算

  这日给大多先容采用Firth处治的Cox回归最大似然偏倚省略本事(Firths penalized maximum likelihood bias reduction method)用于贫乏似然(似然函数的非收敛)的境况下的治理计划。该本事拟合弧线处治似然置信区间,被声明优于Wald置信区间[2-4]。本推文维系实例以Georg Heinze等人开垦的R包“coxphf“来做全体先容。

  示例数据中group(12, Inf]组的人群总共3人(图1),且扫数发作仙游事宜(未仙游组0人),运转惯例coxph会看到group变量的HR值及其95% CI为21.020(5.855,75.457),很明晰置信区间范畴很大。

  以下移用“coxphf”包采用Firth处治的Cox回归最大似然偏倚省略本事对系数和置信区间举办计算:

  从上面图2结果截图可见:采用firth计算的置信区间上限值更幼,置信区间范畴也更窄。因而,少少尽头境况下cox模子无法计算置信区间或者置信区间对照大,Firth处治的Cox回归最大似然偏倚省略本事是一个不错的抉择。

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