笔记_Prognosis_week3

本文探讨了生存分析模型的特征,包括随时间降低的存活可能性,从1开始至0结束的趋势,以及右删失、研究结束删失和失访删失的概念。介绍了生存率估计的方法,如假设右删失患者立即死亡或永不死亡,以及使用条件概率的Kaplan-Meier估计方法。

Survival Estimate function on the whole population

一. Survival Model feature
a) Decreasing survive possibility as time goes on. b) Start at 1 and end at 0.

二. Censoring (实验终止)

  • Right censoring: the timed the event is only known to exceed a
    certain value(18+)
  • The end-of-study censoring (the i_2 in the following figure)
  • Lost-to-follow-up censoring(the i_3 in the following figure)
    在这里插入图片描述
    三. Estimate method
  1. assume the right censor patient die immediately(18+——18)
  2. assume the right censor patient never die(18+——infinite)
  3. use conditional probability(Kaplan-Meier Estimation):
    The probability of survival past 25
    =P(t>25)
    =P(t>=26,t>=25,…,t>=2,t>=1,t>=0)
    =P(t>=26|t>=25)…P(t>=1|t>=0)P(t>=0)
    =P(t>=26|t>=25)…P(t>=1|t>=0)
    =[1-P(t=25|t>=25)]…[1-P(t=0|t>=0)]
    在这里插入图片描述
    四. The result of the estimate
    ##New Estimate refer to the one that use conditional probability
    在这里插入图片描述
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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