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风帝一剑强势回归 改版郑忠胜详细解析

风帝一剑强势回归 改版郑忠胜详细解析
风帝一剑强势回归 改版郑忠胜详细解析

风帝一剑强势回归改版郑忠胜详细解析战斗吧剑灵这次更新之后有部分卡牌技能被更改,其中值得一看的就是白虎堂剑士郑忠胜。相信在这段日子里已经有很多小伙伴领教了他的厉害,下面口袋小编就来为大家介绍一下更改过后越发强势的风帝一剑郑忠胜吧!

郑忠胜主动技能内力调整为30点,小郑(郑忠胜)同学的40内力技能一直是他广为诟病的地方,防御提升+格挡反击让小郑本来也有成为一个主T的潜质。官方不希望白虎剑士只有飞月,30内一次的控制让小郑在很多时候将比飞月更为可靠。

技能解析

30内剑士,单体虚弱伤害,提高同排防御力。首先单体虚弱超级稳,防御力方面的提升完全是个BUFF啊。要知道防御力可是不会被老板娘解除的存在,何况还是30内的技能。作为白虎堂剑士搭配脸月,秒对方没商量。

阵容解析

如果你玩的是白虎阵营,小郑搭配飞月绝对够看。如果你是其他阵营,4号位留给小郑就

对了。妈妈在也不担心对面的洪连了,而且在后排老板娘打不到,加强了5号位的生存能力,不会被刺客和兰兰等轻易击杀。门派里3星4星的小郑都已经在卡组中占据一席之地咯。借一句朋友原话,为什么我用4星的小郑而不是其他7星的卡牌就是因为他屌啊!

卡牌分析

小郑作为S资质卡牌,获取途径还是比较头疼的。只出现在比武商店和高级、稀有寻宝。大家也知道寻宝的概率有多感人了,好赖小编首抽了4星的小郑,加上这几次的活动也好不容易5星了。怎么说7星力王、东天霸就静静的看着5星小郑在战场上耀武扬威哦。

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SPSS—二元Logistic回归结果分析

SPSS—二元Logistic回归结果分析 2011-12-02 16:48 身心疲惫,睡意连连,头不断往下掉,拿出耳机,听下歌曲,缓解我这严重的睡意吧!今天来分析二元Logistic回归的结果 分析结果如下: 1:在“案例处理汇总”中可以看出:选定的案例489个,未选定的案例361个,这个结果是根据设定的validate = 1得到的,在“因变量编码”中可以看出“违约”的两种结果“是”或者“否” 分别用值“1“和“0”代替,在“分类变量编码”中教育水平分为5类,如果选中“为完成高中,高中,大专,大学等,其中的任何一个,那么就取值为 1,未选中的为0,如果四个都未被选中,那么就是”研究生“ 频率分别代表了处在某个教育水平的个数,总和应该为489个

1:在“分类表”中可以看出:预测有360个是“否”(未违约)有129个是“是”(违约) 2:在“方程中的变量”表中可以看出:最初是对“常数项”记性赋值,B为 -1.026,标准误差为:0.103 那么wald =( B/S.E)2=(-1.026/0.103)2 = 99.2248, 跟表中的“100.029几乎接近,是因为我对数据进行的向下舍入的关系,所以数据会稍微偏小, B和Exp(B) 是对数关系,将B进行对数抓换后,可以得到:Exp(B) = e^-1.026 = 0.358, 其中自由度为1, sig为0.000,非常显著

1:从“不在方程中的变量”可以看出,最初模型,只有“常数项”被纳入了模型,其它变量都不在最初模型内 表中分别给出了,得分,df , Sig三个值, 而其中得分(Score)计算公式如下: (公式中(Xi- Xˉ) 少了一个平方) 下面来举例说明这个计算过程:(“年龄”自变量的得分为例) 从“分类表”中可以看出:有129人违约,违约记为“1”则违约总和为129,选定案例总和为489 那么: yˉ = 129/489 = 0.2638036809816 xˉ = 16951 / 489 = 34.664621676892 所以:∑(Xi-xˉ)2 = 30074.9979 yˉ(1-yˉ)=0.2638036809816 *(1-0.2638036809816 )

Logistic回归分析报告结果解读分析

Logistic 回归分析报告结果解读分析 Logistic 回归常用于分析二分类因变量(如存活和死亡、患病和未患病等)与多个自变量的关系。比较常用的情形是分析危险因素与是否发生某疾病相关联。例如,若探讨胃癌的危险因素,可以选择两组人群,一组是胃癌组,一组是非胃癌组,两组人群有不同的临床表现和生活方式等,因变量就为有或无胃癌,即“是” 或“否”,为二分类变量,自变量包括年龄、性别、饮食习惯、是否幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续变量,也可以为分类变量。通过Logistic 回归分析,就可以大致了解胃癌的危险因素。 Logistic 回归与多元线性回归有很多相同之处,但最大的区别就在于他们的因变量不同。多元线性回归的因变量为连续变量;Logistic 回归的因变量为二分类变量或多分类变量,但二分类变量更常用,也更加容易解释。 1. Logistic 回归的用法 一般而言,Logistic 回归有两大用途,首先是寻找危险因素,如上文的例子,找出与胃癌相关的危险因素;其次是用于预测,我们可以根据建立的Logistic 回归模型,预测在不同的自变量情况下,发生某病或某种情况的概率(包括风险评分的建立)。 2. 用Logistic回归估计危险度 所谓相对危险度(risk ratio , RR)是用来描述某一因素不同状态发生疾病(或其它结局)危险程度的 比值。Logistic回归给出的OR(odds ratio)值与相对危险度类似,常用来表示相对于某一人群,另一人群发生终点事件的风险超出或减少的程度。如不同性别的

胃癌发生危险不同,通过Logistic回归可以求出危险度的具体数值,例如1.7,

cox回归分析

生存分析之COX回归分析 1、生存分析,就是将终点事件出现与否与对应时间结合起来分析得一种统计方法; 2、生存时间,就是从规定得观察起点到某一特定终点事件出现得时间,如膀胱癌术后5年存活率研究,及膀胱癌手术为观测起点,死亡为事件终点,两点为生存时间; 3、完全数据,观测起点到终点事件所经历得时间,上述例子即膀胱癌手术到因膀胱癌死亡得时间; 4、删失数据,因失访、研究结束终点事件未发生或患者死于规定得终点事件以外得原因而终止观察,不能确定具体生存时间得一类数据; 5、生存概率,表示某时段开始存活得个体到该时段结束仍存活得概率,p=活满某时段得人数/该时段期初有效人口数; 6、生存率,为观察起点起到研究时间点内各个时段得生存概率得累积概率,S(tk)=p1、p2、pk=S(tk-1)、pk; 7、生存曲线,以生存时间为横轴,将各个时间点得生存率连在一起得曲线图; 8、中位生存期,又称半数生存期,表示50%得个体存活得时间; 9、PH假定(等比例风险假定),某研究因素对生存得影响不随时间得改变而改变,就是COX回归模型建立得前提条件。 Cox回归分析及其SPSS操作方法概述 前面我们已经讲过生存分析及KM法得内容,详细可以回复数字26-28查瞧。但有对统计不太熟悉得“微粉”还不太明白生存分析与一般统计得区别,不知道如何区别Cox回归与Logistic回归。在我们做研究时,有时我们不仅关心某种结局就是否出现,还会关心结局出现得时间,例如肺部手术后观察五年生存率,一个有在1年之后死亡,另外一个人在在4、5后死亡,如果只瞧第5年时得结局,两者就是一样得(均死亡),但就是实际我们认为后者得治疗效果可能优于前者,即生存分析同时考虑结局与结局出现得时间,而一般分析只考虑结局。另外在队列随访时,可能有人在没有到5年时就失访了,如迁徙或者电话更改,我们不了解其结局如何,在一般得分析中这种病例无法使用,而中间失访得病例结局可能更差,如果直接扔掉,可能会产生偏倚;而用生存分析,这种病例可以给我们提供部分资料,即我们记录最后一次随访时病例得状态,失访前得资料可以用于分析。 我们先回顾一下生存分析得KM法与寿命表法(回复数字26与27可以查瞧KM法得详细内容),其共同点就是只能分析一种因素与生存率得关系,Log-Rank法也就是比较一个因素两种水平间得生存差别,如果生存 率得影响因素有很多,我们怎么避免其它混杂因素得影响呢?我们可以使用回归分析方法,但如果使用logistic回归,也就是只能观察影响因素与结局得关联,没有考虑结局发生得时间因素。Cox回归可以解决这个问题。Cox回归一般模型假设为 其中h(t,X)就是在时刻t得风险函数又可称瞬时死亡率,h(0,t)就是基线风险率,其它与logistic回归模型相同。βj大于0则x j越大,病人死亡风险越大,βj小于0则x j越大,病人死亡风险越小,βj等于0则x j 越与死亡率没有影响。Exp(β)为危险比(HR)或相对危险度(RR)。 下面以一个例子说明在SPSS中作Cox回归如何操作。

Logistic回归分析报告结果解读分析

L o g i s t i c回归分析报告结果解读分析 Company number:【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】

Logistic回归分析报告结果解读分析Logistic回归常用于分析二分类因变量(如存活和死亡、患病和未患病等)与多个自变量的关系。比较常用的情形是分析危险因素与是否发生某疾病相关联。例如,若探讨胃癌的危险因素,可以选择两组人群,一组是胃癌组,一组是非胃癌组,两组人群有不同的临床表现和生活方式等,因变量就为有或无胃癌,即“是”或“否”,为二分类变量,自变量包括年龄、性别、饮食习惯、是否幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续变量,也可以为分类变量。通过Logistic回归分析,就可以大致了解胃癌的危险因素。 Logistic回归与多元线性回归有很多相同之处,但最大的区别就在于他们的因变量不同。多元线性回归的因变量为连续变量;Logistic回归的因变量为二分类变量或多分类变量,但二分类变量更常用,也更加容易解释。 回归的用法 一般而言,Logistic回归有两大用途,首先是寻找危险因素,如上文的例子,找出与胃癌相关的危险因素;其次是用于预测,我们可以根据建立的Logistic回归模型,预测在不同的自变量情况下,发生某病或某种情况的概率(包括风险评分的建立)。 2.用Logistic回归估计危险度 所谓相对危险度(risk ratio,RR)是用来描述某一因素不同状态发生疾病(或其它结局)危险程度的 比值。Logistic回归给出的OR(odds ratio)值与相对危险度类似,常用来表示相对于某一人群,另一人群发生终点事件的风险超出或减少的程度。如不同性别的胃癌发生危险不同,通过Logistic回归可以求出危险度的具体数值,例如,这样就表示,男性发生胃癌的风险是女性的倍。这里要注意估计的方向问题,以女性作为参照,男性患胃癌

cox回归结果解析

筛选变量的方法:第一步,结合临床,临床认为有关的变量均筛选出来。第二步.应用双变量的相关分析,把显著相关的变量筛选出来,保留临床意义更大的那个。第三步,应用Kaplan-Meier法对每个危险因素的两个暴露水平做生存曲线,若曲线存在交叉,则不能应用Cox生存分析(Cox生存分析也称比例风险回归,它包含一个假定,即在随访期间暴露于预后因素与非暴露的风险比例维持恒定),这类变量需应用更复杂的非比例风险回归模型,这里将不详述了。第四步,单因素分析。可应用COX生存分析的第0步结果作为单因素分析的结果。可在SPSS的Cox回归里选择任何一种前进法,在Option中选择at each step,取因子筛选第0步的Score检验结果作为单因子Cox回归分析的结果。也有文章的单因素分析对于离散型变量应用卡方检验和连续型变量应用t检验,等级资料应用双变量相关分析。 最后,将进行Cox回归分析。应用SPSS中analysis-survival-cox regression.在time一栏中选择生存时间;在state一栏中选择数据状态(在数据编码中已经介绍),在激活的define event一栏中设定single value为1。这里要强调几个小问题:1,SPSS可以支持研究者做两个或以上的变量的共同效应,需在主对话框中同时选中需研究的变量两个或两个以上,这样协变量框中的>a*b>才会被激活。2,分类变量,在这里被称为哑变量,需单击categorical,然后将分类变量选入对话框。 最后得到的结果,B为协变量的系数,Exp(B)为相对危险度。可得到比例风险模型:h(t,x)=h0(t)exp(Σβ ixi)公式1-1 预后指数也称预后得分,PI(prognostic index)= (Σβ ixi) PI=0代表危险率处于平均水平,PI<0,代表危险率低于平均水平;PI>0,代表危险率高于平均水平。由公式1-1可以求得全部病人的预后指数。将所有的预后指数做等级变换,例如分组的界点PI=-1,0,1,以PI为分类变量做COX回归,并估计生存率,便获得预后指数分类生存率,若样本量很大,或代表性比较好,可用内插法分别估计不同预后指数水平的人群的k年生存率,以及中数生存期,编制成参照表,便可用于临床,根据每个病人的PI值,预测其存活k年的概率,以及期望的生存年数。最后一段摘自方积乾主编的第二版《医学统计学与电脑试验》。如果我们能够象国外一样做大规模多中心前瞻的研究,我一定要做到最后一步。 其实这个问题关键还是在你自己,就是你为何要定义分类变量?如果变量是连续变量或者是具有等级关系的,那么一般是不定义为分类变量的,比如年龄,身高,体重等等。如果变量的数值之间没有等级关系,比如组别,我们用1表示A组,2表示B性,3表现C组,这个在分析的时候是需要定义为分类变量的,因为这个数值的大小是没有意义的。所以关键怎么选择,还是需要看楼主这几个变量所代表的具体意义。 COX回归时如果需要分析的自变量中为有序多分类,为保证结果的准确性,应将其指定为亚变量进行分析(严格的讲,两分类变量也应进行指定,但不指定时的分析结果是等价的),所以您定义为categorical后的计算结果是可信的 the final multivariate Cox regression model, xx was identified as an independent prognostic factor with an adjusted hazard ratio of 1.60 (95% confidence interval 1.07–2.41)‖,而有的文章则是这样描述―Cox regression indicated that ING4 expression is an independent prognostic factor for overall 5-year survival (Relative risk = 2.50, 95% confidence interval = 1.09–5.74, P = 0.031)‖请问这两种描述有什么区别?hazard ratio与relative risk又有什么不同?谢谢大家!

Cox回归分析—非常详细的SPSS操作介绍

患者生存状态的影响因素分析 ——生存资料的COX回归分析1、问题与数据 某研究者拟观察某新药的抗肿瘤效果,将70名肺癌患者随机分为两组,分别采用该新药和常规药物进行治疗,观察两组肺癌患者的生存情况,共随访2年。研究以死亡为结局,两种治疗方式为主要研究因素,同时考虑调整年龄和性别的影响,比较两种疗法对肺癌患者生存的影响是否有差异。变量的赋值和部分原始数据见表1和表2。 表1. 某恶性肿瘤的影响因素与赋值 表2. 两组患者的生存情况 group gender age time survival 0 1 0 22 1 0 1 1 10 1 0 1 1 64 1 0 1 1 12 1 0 1 0 17 1 1 0 0 19 1 1 1 1 4 1 1 0 1 1 2 0 1 0 0 5 0 1 1 1 27 0 2、对数据结构的分析 该研究以死亡为结局,治疗方式为主要研究因素,每个研究对象都有生存时

间(随访开始到死亡、失访或随访结束的时间),同时考虑调整年龄和性别的影响。欲了解两种疗法对肺癌患者生存的影响是否有差异,可以用Cox比例风险模型(Cox proportional-hazards model,也称为Cox回归)进行分析。 实际上,Cox回归的结局不一定是死亡,也可以是发病、妊娠、再入院等。其共同特点是,不仅考察结局是否发生,还考察结局发生的时间。 在进行Cox回归分析前,如果样本不多而变量较多,建议先通过单变量分析(KM法绘制生存曲线、Logrank检验等)考察所有自变量与因变量之间的关系,筛掉一些可能无意义的变量,再进行多因素分析,这样可以保证结果更加可靠。即使样本足够大,也不建议把所有的变量放入方程直接分析,一定要先弄清楚各个变量之间的相互关系,确定自变量进入方程的形式,这样才能有效的进行分析。 单因素分析后,应当考虑应该将哪些自变量纳入Cox回归模型。一般情况下,建议纳入的变量有:1)单因素分析差异有统计学意义的变量(此时,最好将P值放宽一些,比如0.1或0.15等,避免漏掉一些重要因素);2)单因素分析时,没有发现差异有统计学意义,但是临床上认为与因变量关系密切的自变量。 3、SPSS分析方法 (1)数据录入SPSS

Logistic回归分析报告结果解读分析

Logistic回归分析报告结果解读分析Logistic回归常用于分析二分类因变量(如存活和死亡、患病和未患病等)与多个自变量的关系。比较常用的情形是分析危险因素与是否发生某疾病相关联。例如,若探讨胃癌的危险因素,可以选择两组人群,一组是胃癌组,一组是非胃癌组,两组人群有不同的临床表现和生活方式等,因变量就为有或无胃癌,即“是”或“否”,为二分类变量,自变量包括年龄、性别、饮食习惯、是否幽门螺杆菌感染等。自变量既可以是连续变量,也可以为分类变量。通过Logistic 回归分析,就可以大致了解胃癌的危险因素。 Logistic回归与多元线性回归有很多相同之处,但最大的区别就在于他们的因变量不同。多元线性回归的因变量为连续变量;Logistic回归的因变量为二分类变量或多分类变量,但二分类变量更常用,也更加容易解释。 回归的用法 一般而言,Logistic回归有两大用途,首先是寻找危险因素,如上文的例子,找出与胃癌相关的危险因素;其次是用于预测,我们可以根据建立的Logistic 回归模型,预测在不同的自变量情况下,发生某病或某种情况的概率(包括风险评分的建立)。 2.用Logistic回归估计危险度 所谓相对危险度(risk ratio,RR)是用来描述某一因素不同状态发生疾病(或其它结局)危险程度的 比值。Logistic回归给出的OR(odds ratio)值与相对危险度类似,常用来表示相对于某一人群,另一人群发生终点事件的风险超出或减少的程度。如不同性别的胃癌发生危险不同,通过Logistic回归可以求出危险度的具体数值,例如,这样就表示,男性发生胃癌的风险是女性的倍。这里要注意估计的方向问题,以女性作为参照,男性患胃癌的OR是。如果以男性作为参照,算出的OR将会是(1/,表示女性发生胃癌的风险是男性的倍,或者说,是男性的%。撇开了参照组,相对危险度就没有意义了。

生存分析的cox回归模型案例

一、生存分析基本概念 1、事件(Event) 指研究中规定的生存研究的终点,在研究开始之前就已经制定好。根据研究性质的不同,事件可以是患者的死亡、疾病的复发、仪器的故障,也可以是下岗工人的再就业等等。 2、生存时间(Survival time) 指从某一起点到事件发生所经过的时间。生存是一个广义的概念,不仅仅指医学中的存活,也可以是机器出故障前的正常运行时间,或者下岗工人再就业前的待业时间等等。有的时候甚至不是通用意义上的时间,比如汽车在出故障前的行驶里程,也可以作为生存时间来考虑。 3、删失(Sensoring) 指由于所关心的事件没有被观测到或者无法观测到,以至于生存时间无法记录的情况。常由两种情况导致:(1)失访;(2)在研究终止时,所关心的事件还未发生。 4、生存函数(Survival distribution function) 又叫累积生存率,表达式为S(t)=P(T>t),其中T为生存时间,该函数的意义是生存时间大于时间点t的概率。t=0时S(t)=1,随着t的增加S(t)递减(严格的说是不增),1-S(t)为累积分布函数,表示生存时间T不超过t的概率。 二、生存分析的方法 1、生存分析的主要目的是估计生存函数,常用的方法有Kaplan-Meier法和寿命表法。对于分组数据,在不考虑其他混杂因素的情况下,可以用这两种方法对生存函数进行组间比较。 2、如果考虑其他影响生存时间分布的因素,可以使用Cox回归模型(也叫比例风险模型),利用数学模型拟合生存分布与影响因子之间的关系,评价影响因子对生存函数分布的影响程度。这里的前体是影响因素的作用不随时间改变,如果不满足这个条件,则应使用含有时间依存协变量的Cox回归模型。 下面用一个例子来说明SPSS中Cox回归模型的操作方法。 例题 要研究胰腺癌术中放疗对患者生存时间的影响,收集了下面所示的数据:

COX回归模型的样本含量的计算方法及软件实现_徐英

收稿日期:2007-10-20 通讯作者:骆福添 *中山大学公共卫生学院卫生统计与流行病学系 The Optimum Analysis with Queuing Theory Model in Hospital Management Han Xinhuan ,e t al (Department o f mathematics and computer ,Nanjing Med ical University ,Nanjing 210029)A bstract This ar ticle analy sed queuing theo ry model and defined suitable medical resoume fo r outpatient services in o rder to receive be st benefit .It o ffered reference that the hospital g overnors improve medical serv -ice with queuing theo ry . Key words queuing theo ry ;random mo del ;hospital manag ement 文章编号:1004-4337(2008)01-0018-02 中图分类号:R195.1 文献标识码:A ·医学数学模型探讨· COX 回归模型的样本含量的计算方法及软件实现 徐 英 骆福添* (广东药学院卫生统计学教研室 广州510310) 摘 要: 目前生存分析中COX 回归模型到底需要多少样本量往往靠经验法来估计。旨在介绍并推广生存分析中COX 回归模型所需样本量的计算公式及其目前可以实现该计算方法的软件,并通过实例说明了该公式的应用,以期提高今后研究工作的效率。 关键词: 生存分析; COX 回归模型; 样本量; 统计软件 CO X 回归模型在生存分析中应用非常广泛,然而,关于应用该模型到底需要多少样本含量的问题一直未得到很好地解决。主要原因就是生存分析中往往涉及到数据删失的问题,如果不考虑删失数据,则可以利用率的比较所需样本量的计算公式。但是,简单的忽略这部分数据,往往会造成信息的损失。如果考虑删失数据,则样本量的计算又变得非常复杂,因此,直到今天,这个问题依然是国内外统计学者研究的热点之一。本研究仅介绍其中一种较为成熟的计算方法及其相应的实现软件,并通过实例说明该公式应该逐渐被研究者们广泛应用,从而达到提高研究效率的目的。1 公式介绍 以往,对于CO X 回归模型所需的样本量往往凭经验去估计,即至少需要相当于协变量个数10~15倍的阳性结局事件。1983年,Schoenfeld 在Bio me trics 杂志上撰文,提出了一个计算比例风险模型样本含量的公式[1,2]: D =(Z 1-α+Z β)2[P (1-P )lo g Δ)2 ] -1 这里,D 是指发生阳性结局的总人数,P 是指分配到第一 治疗组人数所占的比例。lo g Δ是指风险比的对数。该公式主要是用来计算随机化分组研究的设计所需的样本量,适用于二分类自变量。同时,当考虑其他协变量对生存时间的影响时,则要求主要感兴趣的研究变量与其他变量间相互独立。 然而,在实际的工作当中,变量之间有时并不能满足独立性。因此,2000年,H sieh 和L avo ri 在Contro lled Clinical T ri -als 上将Schoenfeld 的计算公式进行了扩展[3],现介绍如下: N =(Z 1-α/2+Z 1-β)2 P (1-R 2)σ2B 2 等号左边,N 表示所需要的样本含量。 等号右边Z 1-α/2,Z β表示给定检验水准和检验功效时的z 界值;P 表示整个研究期间阳性结局事件的发生率;B 表示对 数风险比,即lo g Δ;σ2 表示感兴趣的研究因素X 1的方差,这 里假定X 1服从正态分布,对于非正态分布的X 1,如二项分布,可通过p (1-p )进行估计,这里,p 表示X 1取“0”或“1”的比例。与Scho enfeld 的计算公式不同的是,该公式引入了“方差膨胀因子”(V IF ),即1/(1-R 2)。R 2表示X 1对其他协变量作回归分析时的确定系数,取值范围0~1,当取值为“0”时, · 18·Journal o f M athematical M edicine Vo l .21 No .1 2008

cox回归分析

生存分析之COX回归分析 1.生存分析,是将终点事件出现与否与对应时间结合起来分析的一种统计方法; 2.生存时间,是从规定的观察起点到某一特定终点事件出现的时间,如膀胱癌术后5年存活率研究,及膀胱癌手术为观测起点,死亡为事件终点,两点为生存时间; 3.完全数据,观测起点到终点事件所经历的时间,上述例子即膀胱癌手术到因膀胱癌死亡的时间; 4.删失数据,因失访、研究结束终点事件未发生或患者死于规定的终点事件以外的原因而终止观察,不能确定具体生存时间的一类数据; 5.生存概率,表示某时段开始存活的个体到该时段结束仍存活的概率,p=活满某时段的人数/该时段期初有效人口数; 6.生存率,为观察起点起到研究时间点内各个时段的生存概率的累积概率,S(tk)=p1.p2.pk=S(tk-1).pk; 7.生存曲线,以生存时间为横轴,将各个时间点的生存率连在一起的曲线图; 8.中位生存期,又称半数生存期,表示50%的个体存活的时间; 9.PH假定(等比例风险假定),某研究因素对生存的影响不随时间的改变而改变,是COX回归模型建立的前提条件。 1. Cox回归分析及其SPSS操作方法概述 前面我们已经讲过生存分析及KM法的内容,详细可以回复数字26-28查看。但有对统计不太熟悉的“微粉”还不太明白生存分析与一般统计的区别,不知道如何区别Cox回归与Logistic回归。在我们做研究时,有时我们不仅关心某种结局是否出现,还会关心结局出现的时间,例如肺部手术后观察五年生存率,一个有在1年之后死亡,另外一个人在在4.5后死亡,如果只看第5年时的结局,两者是一样的(均死亡),但是实际我们认为后者的治疗效果可能优于前者,即生存分析同时考虑结局和结局出现的时间,而一般分析只考虑结局。另外在队列随访时,可能有人在没有到5年时就失访了,如迁徙或者电话更改,我们不了解其结局如何,在一般的分析中这种病例无法使用,而中间失访的病例结局可能更差,如果直接扔掉,可能会产生偏倚;而用生存分析,这种病例可以给我们提供部分资料,即我们记录最后一次随访时病例的状态,失访前的资料可以用于分析。 我们先回顾一下生存分析的KM法和寿命表法(回复数字26和27可以查看KM法的详细内容),其共同点是只能分析一种因素与生存率的关系,Log-Rank法也是比较一个因素两种水平间的生存差别,如果生存率的影响因素有很多,我们怎么避免其它混杂因素的影响呢?我们可以使用回归分析方法,但如果使用logistic回归,也是只能观察影响因素与结局的关联,没有考虑结局发生的时间因素。Cox回归可以解决这个问题。Cox回归一般模型假设为 其中h(t,X)是在时刻t的风险函数又可称瞬时死亡率,h(0,t)是基线风险率,其它与logistic回归模型相同。βj大于0则x j越大,病人死亡风险越大,βj小于0则x j越大,病人死亡风险越小,βj等于0则x j越与死亡率没有影响。Exp(β)为危险比(HR)或相对危险度(RR)。 下面以一个例子说明在SPSS中作Cox回归如何操作。

【原创】r语言收入逻辑回归分析报告附代码数据

逻辑回归对收入进行预测 1逻辑回归模型 回归是一种极易理解的模型,就相当于y=f(x),表明自变量x与因变量y的关系。最常见问题有如医生治病时的望、闻、问、切,之后判定病人是否生病或生了什么病,其中的望闻问切就是获取自变量x,即特征数据,判断是否生病就相当于获取因变量y,即预测分类。 最简单的回归是线性回归,在此借用Andrew NG的讲义,有如图1.a所示,X为数据点——肿瘤的大小,Y为观测值——是否是恶性肿瘤。通过构建线性回归模型,如h θ (x)所示,构建线性回归模型后,即可以根据肿瘤大小,预测是否为恶性肿瘤h θ(x)≥.05为恶性,h θ (x)<0.5为良性。 Zi=ln(Pi1?Pi)=β0+β1x1+..+βnxn Zi=ln(Pi1?Pi)=β0+β1x1+..+βnxn 2数据描述 该数据从美国人口普查数据库抽取而来,可以用来预测居民收入是否超过50K$/year。该数据集类变量为年收入是否超过50k$,属性变量包含年龄,工种,学历,职业,人种等重要信息,值得一提的是,14个属性变量中有7个类别型变量。 3问题描述 其实对于收入预测,主要是思考收入由哪些因素推动,再对每个因素做预测,最后得出收入预测。这其实不是一个财务问题,是一个业务问题。 对于某企业新用户,会利用大数据来分析该用户的信息来确定是否为付费用户,弄清楚用户属性,提高运营人员的办事效率。 流失预测。这方面会偏向于大额付费用户,提取额特征向量运用到应用场景的用户流失和预测里面去。 我们尝试并预测个人是否可以根据数据中可用的人口统计学变量使用逻辑回归预测收入是否超过$ 50K的资金。在这个过程中,我们将: 1.导入数据 2.检查类别偏差 3.创建训练和测试样本 4.建立logit模型并预测测试数据 5.模型诊断

生存分析的cox回归模型案例——spss

生存分析的cox回归模型案例——spss

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一、生存分析基本概念 1、事件(Event) 指研究中规定的生存研究的终点,在研究开始之前就已经制定好。根据研究性质的不同,事件可以是患者的死亡、疾病的复发、仪器的故障,也可以是下岗工人的再就业等等。 2、生存时间(Survivaltime) 指从某一起点到事件发生所经过的时间。生存是一个广义的概念,不仅仅指医学中的存活,也可以是机器出故障前的正常运行时间,或者下岗工人再就业前的待业时间等等。有的时候甚至不是通用意义上的时间,比如汽车在出故障前的行驶里程,也可以作为生存时间来考虑。 3、删失(Sensoring) 指由于所关心的事件没有被观测到或者无法观测到,以至于生存时间无法记录的情况。常由两种情况导致:(1)失访;(2)在研究终止时,所关心的事件还未发生。 4、生存函数(Survival distributionfunction) 又叫累积生存率,表达式为S(t)=P(T>t),其中T为生存时间,该函数的意义是生存时间大于时间点t的概率。t=0时S(t)=1,随着t的增加S(t)递减(严格的说是不增),1-S(t)为累积分布函数,表示生存时间T不超过t的概率。? 二、生存分析的方法 1、生存分析的主要目的是估计生存函数,常用的方法有Kaplan-Meier法和寿命表法。对于分组数据,在不考虑其他混杂因素的情况下,可以用这两种方法对生存函数进行组间比较。 2、如果考虑其他影响生存时间分布的因素,可以使用Cox回归模型(也叫比例风险模型),利用数学模型拟合生存分布与影响因子之间的关系,评价影响因子对生存函数分布的影响程度。这里的前体是影响因素的作用不随时间改变,如果不满足这个条件,则应使用含有时间依存协变量的Cox回归模型。 下面用一个例子来说明SPSS中Cox回归模型的操作方法。 例题 要研究胰腺癌术中放疗对患者生存时间的影响,收集了下面所示的数据:

cox回归模型

王江源 SPSS学习笔记之——生存分析的Cox回归模型 (比例风险模型) 王江源 https://www.wendangku.net/doc/598968239.html,/u/1153366774 2012-09-22 19:05:29 一、生存分析基本概念 1、事件(Event) 指研究中规定的生存研究的终点,在研究开始之前就已经制定好。根据研究性质的不同,事件可以是患者的死亡、疾病的复发、仪器的故障,也可以是下岗工人的再就业等等。 2、生存时间(Survival time) 指从某一起点到事件发生所经过的时间。生存是一个广义的概念,不仅仅指医学中的存活,也可以是机器出故障前的正常运行时间,或者下岗工人再就业前的待业时间等等。有的时候甚至不是通用意义上的时间,比如汽车在出故障前的行驶里程,也可以作为生存时间来考虑。 3、删失(Sensoring) 指由于所关心的事件没有被观测到或者无法观测到,以至于生存时间无法记录的情况。常由两种情况导致:(1)失访;(2)在研究终止时,所关心的事件还未发生。 4、生存函数(Survival distribution function) 又叫累积生存率,表达式为S(t)=P(T>t),其中T为生存时间,该函数的意义是生存时间大于时间点t的概率。t=0时S(t)=1,随着t的增加S(t)递减(严格的说是不增),1-S(t)为累积分布函数,表示生存时间T不超过t的概率。 二、生存分析的方法 1、生存分析的主要目的是估计生存函数,常用的方法有Kaplan-Meier法和寿命表法。对于分组数据,在不考虑其他混杂因素的情况下,可以用这两种方法对生存函数进行组间比较。 2、如果考虑其他影响生存时间分布的因素,可以使用Cox回归模型(也叫比例风险模型),利用数学模型拟合生存分布与影响因子之间的关系,评价影响因子对生存函数分布的影响程度。这里的前体是影响因素的作用不随时间改变,如果不满足这个条件,则应使用含有时间依存协变量的Cox回归模型。 下面用一个例子来说明SPSS中Cox回归模型的操作方法。 例题 要研究胰腺癌术中放疗对患者生存时间的影响,收集了下面所示的数据:

【原创】在R语言中实现Logistic逻辑回归数据分析报告论文(含代码数据)

咨询QQ:3025393450 有问题百度搜索“”就可以了 欢迎登陆官网:https://www.wendangku.net/doc/598968239.html,/datablog 在R语言中实现Logistic逻辑回归数据分析报告 来源:大数据部落| 逻辑回归是拟合回归曲线的方法,当y是分类变量时,y = f(x)。典型的使用这种模式被预测?给定一组预测的X。预测因子可以是连续的,分类的或两者的混合。 R中的逻辑回归实现 R可以很容易地拟合逻辑回归模型。要调用的函数是glm(),拟合过程与线性回归中使用的过程没有太大差别。在这篇文章中,我将拟合一个二元逻辑回归模型并解释每一步。 数据集 我们将研究泰坦尼克号数据集。这个数据集有不同版本可以在线免费获得,但我建议使用Kaggle提供的数据集,因为它几乎可以使用(为了下载它,你需要注册Kaggle)。 数据集(训练)是关于一些乘客的数据集合(准确地说是889),并且竞赛的目标是预测生存(如果乘客幸存,则为1,否则为0)基于某些诸如服务等级,性别,年龄等特征。正如您所看到的,我们将使用分类变量和连续变量。 数据清理过程

咨询QQ:3025393450 有问题百度搜索“”就可以了 欢迎登陆官网:https://www.wendangku.net/doc/598968239.html,/datablog 在处理真实数据集时,我们需要考虑到一些数据可能丢失或损坏的事实,因此我们需要为我们的分析准备数据集。作为第一步,我们使用该函数加载csv数据read.csv()。 确保参数na.strings等于c("")使每个缺失值编码为a NA。这将帮助我们接下来的步骤。 training.data.raw < - read.csv('train.csv',header = T,na.strings = c(“”)) 现在我们需要检查缺失的值,并查看每个变量的唯一值,使用sapply()函数将函数作为参数传递给数据框的每一列。 sapply(training.data.raw,function(x)sum(is.na(x)))PassengerId生存的Pclass名称性别0 0 0 0 0 年龄SibSp Parch票价177 0 0 0 0 小屋着手687 2 sapply (training.data.raw,函数(x)长度(unique(x)))PassengerId生存的Pclass名称性别891 2 3 891 2 年龄SibSp Parch票价89 7 7 681 248 小屋着手148 4 对缺失值进行可视化处理可能会有所帮助:Amelia包具有特殊的绘图功能missmap(),可以绘制数据集并突出显示缺失值:

Logistic回归分析报告结果解读分析

Logistic回归分析报告结果解读分析 Logistic回归常用于分析二分类因变量(如存活和死亡、患病和未患病等)与多个自变量的关系。比较常用的情形是分析危险因素与是否发生某疾病相关联。例如,若探讨胃癌的危险因素,可以选择两组人群,一组是胃癌组,一组是非胃癌组,两组人群有不同的临床表现和生活方式等,因变量就为有或无胃癌,即“是”或“否”,为二分类变量,自变量包括年龄、性别、饮食习惯、是否幽门螺杆菌

回 所谓相对危险度(risk ratio,RR)是用来描述某一因素不同状态发生疾病(或其它结局)危险程度的 比值。Logistic回归给出的OR(odds ratio)值与相对危险度类似,常用来表示相对于某一人群,另一人群发生终点事件的风险超出或减少的程度。如不同性,1.7例如回归可以求出危险度的具体数值,Logistic通过别的胃癌发生危险不同,

这里要注意估计的方向问题,1.7倍。这样就表示,男性发生胃癌的风险是女性的将OR是1.7。如果以男性作为参照,算出的以女性作为参照,男性患胃癌的OR倍,或者说,是男0.5880.588(1/1.7),表示女性发生胃癌的风险是男性的会是%。撇开了参照组,相对危险度就没有意义了。性的58.8回归在医学研究中广泛使用的原因之一,就是模型直接给出具有临Logistic床实际意义的OR 值,很大程度上方便了结果的解读与推广。 图1 相对危险度(risk ratio,RR)与OR(odds ratio)的表达 3. Logistic报告OR值或β值 值,OR回归结果汇报时,往往会遇到这样一个问题:是应该报告Logistic在.

cox回归生存分析在stata中实现汇总

为了评价各种指标对透析患者生存时间的影响,资料如下,为避免受过大值的影响,实际拟合模型中,ntprobnp数据取对数,记为ntprobnp1 gen ntprobnp1 = log(ntprobnp 资料如下: time die crea bun alb age therapy ntprobnp ntprobnp1 12 1 1032 34 28 45 0 20 2.995732 26 1 1324 46 26 66 1 34 3.526361 38 1 1520 49 31 56 0 56 4.025352 45 1 870 28 32 62 1 112 4.718499 99 1 990 34 39 35 0 1020 6.927558 120 0 785 23 42 29 0 1920 7.560081 120 0 456 19 43 35 0 45 3.806663 120 0 570 23 39 27 0 88 4.477337 120 0 1020 33 41 42 0 211 5.351858 120 0 780 29 40 23 0 455 6.120297 120 0 670 22 39 19 0 2100 7.649693

120 0 932 28 35 23 0 1320 7.185387 120 0 689 27 44 56 0 44 3.78419 35 1 670 33 28 66 1 66 4.189655 67 1 1210 34 34 72 1 77 4.343805 1. 预后因素筛选: logrank time die, by(crea 检测肌酐是否影响生存率 chi2(13 = 29.07 Pr>chi2 = 0.0064 P<0.05,说明肌酐对预后影响大 logrank time die, by(bun logrank time die, by(alb logrank time die, by(age logrank time die, by(therapy logrank time die, by(ntprobnp1 由于bun P>0.05,在COX模型中去除改因素 2. 用COX比例风险模型分析 cox time crea alb age therapy ntprobnp1, dead(die Cox regression -- no ties Entry time 0 Number of obs = 15 ① LR chi2(5 = 26.21

如何用SPSS做logistic回归分析解读

如何用spss17.0进行二元和多元logistic回归分析 一、二元logistic回归分析 二元logistic回归分析的前提为因变量是可以转化为0、1的二分变量,如:死亡或者生存,男性或者女性,有或无,Yes或No,是或否的情况。 下面以医学中不同类型脑梗塞与年龄和性别之间的相互关系来进行二元logistic回归分析。 (一)数据准备和SPSS选项设置 第一步,原始数据的转化:如图1-1所示,其中脑梗塞可以分为ICAS、ECAS和NCAS三种,但现在我们仅考虑性别和年龄与ICAS的关系,因此将分组数据ICAS、ECAS和NCAS转化为1、0分类,是ICAS赋值为1,否赋值为0。年龄为数值变量,可直接输入到spss中,而性别需要转化为(1、0)分类变量输入到spss当中,假设男性为1,女性为0,但在后续分析中系统会将1,0置换(下面还会介绍),因此为方便期间我们这里先将男女赋值置换,即男性为“0”,女性为“1”。 图1-1 第二步:打开“二值Logistic 回归分析”对话框: 沿着主菜单的“分析(Analyze)→回归(Regression)→二元logistic (Binary Logistic)”的路径(图1-2)打开二值Logistic 回归分析选项框(图1-3)。

如图1-3左侧对话框中有许多变量,但在单因素方差分析中与ICAS 显著相关的为性别、年龄、有无高血压,有无糖尿病等(P<0.05),因此我们这里选择以性别和年龄为例进行分析。

在图1-3中,因为我们要分析性别和年龄与ICAS的相关程度,因此将ICAS选入因变量(Dependent)中,而将性别和年龄选入协变量(Covariates)框中,在协变量下方的“方法(Method)”一栏中,共有七个选项。采用第一种方法,即系统默认的强迫回归方法(进入“Enter”)。 接下来我们将对分类(Categorical),保存(Save),选项(Options)按照如图1-4、1-5、1-6中所示进行设置。在“分类”对话框中,因为性别为二分类变量,因此将其选入分类协变量中,参考类别为在分析中是以最小数值“0(第一个)”作为参考,还是将最大数值“1(最后一个)”作为参考,这里我们选择第一个“0”作为参考。在“存放”选项框中是指将不将数据输出到编辑显示区中。在“选项”对话框中要勾选如图几项,其中“exp(B)的CI(X)”一定要勾选,这个就是输出的OR和CI值,后面的95%为系统默认,不需要更改。

cox回归结果解析

c o x回归结果解析-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1

筛选变量的方法:第一步,结合临床,临床认为有关的变量均筛选出来。第二步.应用双变量的相关分析,把显着相关的变量筛选出来,保留临床意义更大的那个。第三步,应用Kaplan-Meier法对每个危险因素的两个暴露水平做生存曲线,若曲线存在交叉,则不能应用Cox生存分析(Cox生存分析也称比例风险回归,它包含一个假定,即在随访期间暴露于预后因素与非暴露的风险比例维持恒定),这类变量需应用更复杂的非比例风险回归模型,这里将不详述了。第四步,单因素分析。可应用COX生存分析的第0步结果作为单因素分析的结果。可在SPSS的Cox回归里选择任何一种前进法,在Option中选择at each step,取因子筛选第0步的Score检验结果作为单因子Cox回归分析的结果。也有文章的单因素分析对于离散型变量应用卡方检验和连续型变量应用t检验,等级资料应用双变量相关分析。 最后,将进行Cox回归分析。应用SPSS中analysis-survival-cox regression.在time一栏中选择生存时间;在state一栏中选择数据状态(在数据编码中已经介绍),在激活的define event一栏中设定single value为1。这里要强调几个小问题:1,SPSS可以支持研究者做两个或以上的变量的共同效应,需在主对话框中同时选中需研究的变量两个或两个以上,这样协变量框中的>a*b>才会被激活。2,分类变量,在这里被称为哑变量,需单击categorical,然后将分类变量选入对话框。 最后得到的结果,B为协变量的系数,Exp(B)为相对危险度。可得到比例风险模型:h(t,x)=h0(t)exp(Σβ ixi)公式1-1 预后指数也称预后得分,PI(prognostic index)= (Σβ ixi) PI=0代表危险率处于平均水平,PI<0,代表危险率低于平均水平;PI>0,代表危险率高于平均水平。由公式1-1可以求得全部病人的预后指数。将所有的预后指数做等级变换,例如分组的界点PI=-1,0,1,以PI为分类变量做COX回归,并估计生存率,便获得预后指数分类生存率,若样本量很大,或代表性比较好,可用内插法分别估计不同预后指数水平的人群的k年生存率,以及中数生存期,编制成参照表,便可用于临床,根据每个病人的PI值,预测其存活k年的概率,以及期望的生存年数。最后一段摘自方积乾主编的第二版《医学统计学与电脑试验》。如果我们能够象国外一样做大规模多中心前瞻的研究,我一定要做到最后一步。 其实这个问题关键还是在你自己,就是你为何要定义分类变量如果变量是连续变量或者是具有等级关系的,那么一般是不定义为分类变量的,比如年龄,身高,体重等等。如果变量的数值之间没有等级关系,比如组别,我们用1表示A组,2表示B性,3表现C组,这个在分析的时候是需要定义为分类变量的,因为这个数值的大小是没有意义的。所以关键怎么选择,还是需要看楼主这几个变量所代表的具体意义。 COX回归时如果需要分析的自变量中为有序多分类,为保证结果的准确性,应将其指定为亚变量进行分析(严格的讲,两分类变量也应进行指定,但不指定时的分析结果是等价的),所以您定义为categorical后的计算结果是可信的 the final multivariate Cox regression model, xx was identified as an independent prognostic factor with an adjusted hazard ratio of (95% confidence interval –”,而有的文章则是这样描述“C ox regression indicated that ING4 expression is an independent prognostic factor for overall 5-year survival (Relative risk= , 95% confidence interval = –, P = ”请问这两种描述有什么区别hazard ratio与relative risk又有什么不同谢谢大家!

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