SPSS详细操作:生存资料的Cox回归分析 一.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.  肺癌患者生存的影响因素与赋值 表2. 两组患者的生存情况 二.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

前面写过一个多分类的逻辑回归,现在要做一个简单的二分类,用glm函数 导入csv格式如下: mydata<-read.csv("D://li.csv",header=T) colnames(mydata)<-c("x1","x2","x3","y") model<-glm(formula = y ~ x1+x2+x3, family = quasibinomial(link = "

数据说明 本数据是一份汽车贷款违约数据 application_id    申请者ID account_number 账户号 bad_ind            是否违约 vehicle_year      汽车购买时间 vehicle_make     汽车制造商 bankruptcy_ind 曾经破产标识 tot_derog           五年内信用不良事件数量(比如手机欠费消号) tot_tr                  全体账户数量 age_oldest_tr     最久

参考:<复杂数据统计方法--基于R的应用> 吴喜之 在生存分析中,研究的主要对象是寿命超过某一时间的概率.还可以描述其他一些事情发生的概率,例如产品的失效.出狱犯人第一次犯罪.失业人员第一次找到工作.青少年第一次吸毒等等. 生存函数S(t): S(t)=P(T>t)=1-P(T<=t),t>0 T:表示寿命的随机变量 t:特定时间 综合生存函数图:用到包survival 案例:口腔癌数据 实验分成两组: TX=1:仅放疗 TX=2:放疗+化疗 #读取数据 u=read.csv

该方法好处是可以调节阈值,可调参数比其他形式模型多很多. [参照]http://blog.csdn.net/u013719780/article/details/52277616 [3种模型效果比较:逻辑回归,决策树,随机森林]http://blog.csdn.net/chaoran_liu/article/details/52203831 from pyspark import SparkContextfrom pyspark.mllib.classification import Logis

#申明,本文章参考于 https://blog.csdn.net/yeoman92/article/details/75051848 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成数据 def gen_data(x1, x2): y = np.sin(x1) * 1/2 + np.cos(x2) * 1/2 + 0.1 * x1 return y def load_data(): x1_train = np.linspace(0,

Caffe应该是目前深度学习领域应用最广泛的几大框架之一了,尤其是视觉领域.绝大多数用Caffe的人,应该用的都是基于分类的网络,但有的时候也许会有基于回归的视觉应用的需要,查了一下Caffe官网,还真没有很现成的例子.这篇举个简单的小例子说明一下如何用Caffe和卷积神经网络(CNN: Convolutional Neural Networks)做基于回归的应用. 原理 最经典的CNN结构一般都是几个卷积层,后面接全连接(FC: Fully Connected)层,最后接一个Softmax层输

今天被粉丝发的文章给难住了,又偷偷去学习了一下竞争风险模型,想起之前写的关于竞争风险模型的做法,真的都是皮毛哟,大家见笑了.想着就顺便把所有的生存分析的知识和R语言的做法和论文报告方法都给大家梳理一遍. 什么时候用生存分析 当你关心结局和结局发生时间的时候,就要考虑生存分析了,这种既有结局又有时间的数据叫做生存数据,英文叫做Time-to-event data. 只不过因为这个方法医学上用来分析存活情况用的多,所以得名生存分析,反正你就记住一个例子,我要研究汽车发生故障,我也应该用生存分析,因为

1. LOWESS 用kNN做平均回归: \[ \hat{f(x)} = Ave(y_i | x_i \in N_k(x)) \] 其中,\(N_k(x)\)为距离点x最近k个点组成的邻域集合(neighborhood set).这种邻域平均回归存在很多缺点: 没有考虑到不同距离的邻近点应有不同的权重: 拟合的曲线不连续(discontinuous),如下图. 因此引入kernel加权平滑: \[ \hat{f(x_0)} = \frac{ \sum_{i=1}^{N} K_{\lambda}(

1. Tensorflow 逻辑回归实现手写识别 1.1. 逻辑回归原理 1.1.1. 逻辑回归 1.1.2. 损失函数 1.2. 实例:手写识别系统 1.1. 逻辑回归原理 1.1.1. 逻辑回归 在现实生活中,我们遇到的数据大多数都是非线性的,因此我们不能用上一章线性回归的方法来进行数据拟合.但是我们仍然可以从线性模型着手开始第一步,首先对输入的数据进行加权求和. 线性模型: \[z=w{x}+b\] 其中w我们称为"权重",b为偏置量(bias),\({x}\)为输入的样本数据,

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 参考资料 https://www.cnblogs.com/webRobot/p/9034079.html 逻辑回归重点: 1.sigmoid函数(

简介 Bounding Box非常重要,在rcnn, fast rcnn, faster rcnn, yolo, r-fcn, ssd,到今年cvpr最新的yolo9000都会用到. 先看图 对于上图,绿色的框表示Ground Truth, 红色的框为Selective Search提取的Region Proposal.那么即便红色的框被分类器识别为飞机,但是由于红色的框定位不准(IoU<0.5),那么这张图相当于没有正确的检测出飞机. 如果我们能对红色的框进行微调, 使得经过微调后的窗口跟Gr

模式识别领域应用机器学习的场景非常多,手写识别就是其中一种,最简单的数字识别是一个多类分类问题,我们借这个多类分类问题来介绍一下google最新开源的tensorflow框架,后面深度学习的内容都会基于tensorflow来介绍和演示 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 什么是tensorflow tensor意思是张量,flow是流. 张量原本是力学里的术语,表示弹性介质中各点应力状态.在数学中,张量表示的是一种广义的"数量",0阶张量

之前在逻辑回归原理小结这篇文章中,对逻辑回归的原理做了小结.这里接着对scikit-learn中逻辑回归类库的我的使用经验做一个总结.重点讲述调参中要注意的事项. 1. 概述 在scikit-learn中,与逻辑回归有关的主要是这3个类.LogisticRegression, LogisticRegressionCV 和logistic_regression_path.其中LogisticRegression和LogisticRegressionCV的主要区别是LogisticRegressio

本文将用一个例子来讲述怎么用scikit-learn和pandas来学习Ridge回归. 1. Ridge回归的损失函数 在我的另外一遍讲线性回归的文章中,对Ridge回归做了一些介绍,以及什么时候适合用 Ridge回归.如果对什么是Ridge回归还完全不清楚的建议阅读我这篇文章. 线性回归原理小结 Ridge回归的损失函数表达形式是: \(J(\mathbf\theta) = \frac{1}{2}(\mathbf{X\theta} - \mathbf{Y})^T(\mathbf{X\thet

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测,例如预测房价.身高.GDP.学生成绩等,发现这些被预测的变量都属于连续型变量.然而有些情况下,被预测变量可能是二元变量,即成功或失败.流失或不流失.涨或跌等,对于这类问题,线性回归将束手无策.这个时候就需要另一种回归方法进行预测,即Logistic回归. 在实际应用中,Logistic模型主要有三大用途: 1)寻找危险因素,找到某些影响因变量的"坏因素",一般可以通过优势比发现危险因素: 2)用于预测,可以预测某种情况发生的概

Lofistic回归模型也可以用于配对资料,但是其分析方法和操作方法均与之前介绍的不同,具体表现 在以下几个方面1.每个配对组共有同一个回归参数,也就是说协变量在不同配对组中的作用相同2.常数项随着配对组变化而变化,反映了非实验因素在配对组中的作用,但是我们并不关心其大小, 因此在拟合时采用条件似然函数代替了一般似然函数,从而在拟合中消去了反映层因素的参数. SPSS中没有直接拟合配对Logistic回归模型的过程,需要对数据进行一些处理,采用其他方法进行拟合,拟合方法有变量差值拟合和COX模型

版权声明:本文为博主原创文章,博客地址:,欢迎大家相互转载交流. 使用R语言做逻辑回归的时候,当自变量中有分类变量(大于两个)的时候,对于回归模型的结果有一点困惑,搜索相关知识发现不少人也有相同的疑问,通过查阅资料这里给出自己的理解. 首先看一个实例(数据下载自:http://freakonometrics.free.fr/db.txt) > db <- read.table("db.txt",header=TRUE,sep=";")> head(

数学建模概述 监督学习-回归分析(线性回归) 监督学习-分类分析(KNN最邻近分类) 非监督学习-聚类(PCA主成分分析& K-means聚类) 随机算法-蒙特卡洛算法 1.回归分析 在统计学中,回归分析(regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间互相依赖的定量关系的一种统计分析方法. 按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析. 2.线性回归的python实现 线性回归的python实现方法 线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一

来自:刘建平 1.概述 在scikit-learn中,与逻辑回归有关的主要有3个类.LogisticRegression, LogisticRegressionCV 和 logistic_regression_path.其中LogisticRegression 和 LogisticRegressionCV的主要区别是LogisticRegressionCV使用了交叉验证来选择正则化系数C.而LogisticRegression需要自己每次指定一个正则化系数.除了交叉验证,以及选择正则化系数C以外