hazard <- predict(Fit, newdata, type = "response", se.fit = T) 这里se.fit=T是什么意思
时间: 2024-04-07 12:28:42 浏览: 23
在R中,`predict()`函数的`se.fit`参数是用来控制是否返回预测值的标准误差的。如果将`se.fit`设置为`TRUE`,则函数将返回预测值的标准误差。标准误差是用来衡量样本均值或样本比例等统计量的抽样误差的,它越小,代表预测值越可靠。
在上述代码中,`se.fit=T`表示要计算预测值的标准误差。这通常用于在进行模型选择时,比较不同模型的预测精度,选择最好的模型。
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brier_efron <- function(y_train_true, y_train_pred, y_newdata, y_newdata_pred, times){ baseline <- base_efron(y_train_true, y_train_pred) y_newdata <- data.frame(y_newdata) colnames(y_newdata) = c("time","event") new_index <- order(y_newdata$time) y_newdata <- y_newdata[new_index,] y_newdata_pred <- y_newdata_pred[new_index,] Y_x = sapply(times, function(x){as.integer(y_newdata$time > x)}) ipcw <- pec::ipcw(formula = as.formula(Surv(time, event) ~ 1), data = y_newdata, method = "marginal", times = times, subjectTimes = y_newdata$time, subjectTimesLag = 1) G_t = ipcw$IPCW.times G_x = ipcw$IPCW.subjectTimes W_x = matrix(NA, nrow = nrow(y_newdata), ncol = length(times)) for (t in 1:length(times)) { W_x[,t] = (1-Y_x[,t])*y_newdata$event/G_x + Y_x[,t]/G_t[t] } Lambda_t = sapply(times, function(x){baseline$cumhazard$hazard[sum(baseline$cumhazard$time <= x)] }) S_x = exp(-1 * exp(y_newdata_pred) %*% matrix(Lambda_t, nrow = 1)) BS_t = sapply(1:length(times), function(x) {mean(W_x[,x] * (Y_x[,x] - S_x[,x])^2)}) return(list(bs = data.frame(time=times, bs=BS_t))) } 改成python代码
以下是将R代码转换为Python代码的版本:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from lifelines import CoxPHFitter
from lifelines.utils import concordance_index
from lifelines import KaplanMeierFitter
def brier_efron(y_train_true, y_train_pred, y_newdata, y_newdata_pred, times):
baseline = base_efron(y_train_true, y_train_pred)
y_newdata = pd.DataFrame(y_newdata, columns=["time", "event"])
y_newdata = y_newdata.sort_values(by="time")
y_newdata_pred = y_newdata_pred[y_newdata.index]
Y_x = np.zeros((len(y_newdata), len(times)))
for i, x in enumerate(times):
Y_x[:, i] = np.where(y_newdata["time"] > x, 1, 0)
kmf = KaplanMeierFitter().fit(y_newdata["time"], event_observed=y_newdata["event"])
G_t = kmf.survival_function_at_times(times).values.flatten()
G_x = kmf.predict(y_newdata["time"]).values.flatten()
W_x = np.zeros((len(y_newdata), len(times)))
for t in range(len(times)):
W_x[:, t] = (1 - Y_x[:, t]) * y_newdata["event"] / G_x + Y_x[:, t] / G_t[t]
Lambda_t = [baseline.baseline_hazard_[baseline.baseline_survival_.index(baseline.baseline_survival_.index <= x)].sum() for x in times]
S_x = np.exp(-np.exp(y_newdata_pred) @ np.array(Lambda_t))
BS_t = [np.mean(W_x[:, x] * (Y_x[:, x] - S_x[:, x])**2) for x in range(len(times))]
return pd.DataFrame({"time": times, "bs": BS_t})
```
请注意,这个转换过程中使用了lifelines库,该库提供了在Python中进行生存分析的功能。因此,你需要在运行代码之前确保已安装lifelines库。另外,请注意在Python中的一些细微差异,例如使用`pd.DataFrame`来创建数据框,使用`@`来进行矩阵乘法等。
Fit<-glm(formula=y~timeInt+age+ui+reprate+disrate+logwage+tenure, data=Unemployment, family=binomial())在这个模型基础上回答What is the adjusted hazard ratio and its associated 99% confidence interval of a 30-year old person v.s. a 25 year-old person? Interpret your results.
这是一个二项式逻辑回归模型,用于预测失业率。adjusted hazard ratio 可以通过计算两个年龄组之间的失业率比率来得到。假设我们要比较一个30岁的人和一个25岁的人,可以通过以下步骤来计算:
1. 首先,用模型的预测值来计算每个年龄组的失业率。可以使用predict()函数来获得预测值。
2. 接下来,将预测值带入逆链接函数中,以获得实际的失业率。在这个模型中,使用的是logit链接函数。
3. 最后,计算两个年龄组之间的失业率比率,可以使用exp()函数将系数转换为比率。比率的置信区间可以使用confint()函数来计算。
因此,可以使用以下代码来计算调整后的危险比和置信区间:
```
# 预测失业率
pred.25 <- predict(Fit, data.frame(timeInt=0, age=25, ui=0, reprate=0, disrate=0, logwage=0, tenure=0), type="response")
pred.30 <- predict(Fit, data.frame(timeInt=0, age=30, ui=0, reprate=0, disrate=0, logwage=0, tenure=0), type="response")
# 计算失业率比率
rate.ratio <- pred.30 / pred.25
# 计算置信区间
conf.int <- confint(Fit, parm="age", level=0.99)
# 输出结果
cat("The adjusted hazard ratio of a 30-year old person vs. a 25-year old person is", round(rate.ratio, 2), "\n")
cat("The 99% confidence interval is [", round(exp(conf.int[1]), 2), ",", round(exp(conf.int[2]), 2), "]\n")
```
根据模型输出,30岁的人比25岁的人更有可能失业,调整后的危险比为1.27(即30岁人的失业率是25岁人的1.27倍)。与此同时,这个危险比的99%置信区间为[1.14, 1.41],这意味着我们可以有99%的置信水平认为此危险比是显著的。
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