Diciamo che ho un set di dati "catetere renale". Sto cercando di modellare una curva di sopravvivenza usando un modello Cox. Se considero un modello Cox: ho bisogno della stima del rischio di base. Utilizzando la funzione pacchetto R integrata , posso facilmente farlo in questo modo:
survival
basehaz()
library(survival)
data(kidney)
fit <- coxph(Surv(time, status) ~ age , kidney)
basehaz(fit)
Ma se voglio scrivere una funzione passo-passo del rischio di base per una determinata stima del parametro, b
come posso procedere? Provai:
bhaz <- function(beta, time, status, x) {
data <- data.frame(time,status,x)
data <- data[order(data$time), ]
dt <- data$time
k <- length(dt)
risk <- exp(data.matrix(data[,-c(1:2)]) %*% beta)
h <- rep(0,k)
for(i in 1:k) {
h[i] <- data$status[data$time==dt[i]] / sum(risk[data$time>=dt[i]])
}
return(data.frame(h, dt))
}
h0 <- bhaz(fit$coef, kidney$time, kidney$status, kidney$age)
Ma questo non dà lo stesso risultato di basehaz(fit)
. Qual è il problema?