Je vais en profiter pour me présenter, j'ai choper je virus de la cox, il y a de celà bien longtemps 13 ans, j'en ai 19. Et je me suis jurer d'en avoir une. Mais pour l'instant je vais devoir attendre encore et me renseigner un max sur les différents modèles de cox. Je connais en gros les différentes séries, mais quelques éléments m'échappe. :-( Cox de 49-53:Split Windows ( Fenètre ovale séparer en 2) Cox de 53-57: L'ovale (fenètre ovale) Ces deux modèles ne m'interresse pas particulièrement, mais les deux qui suivent, ENORMEMENT, mais le hic c'est leur différences!! Cox de 57-59: Flèches ( mais c'est quoi la nouveauté apporté à part la fenètre arrierre plus grandes?? à quoi correspont le terme "flèches"?? ) Cox de 60-64: gros montants (idem qu'est ce que le gros montant?? l'arrière-train plus imposant?? Et puis viennent les autres ensuite mais, je ne suis pas interressé non plus puisqu'il me semble qu'il n'y a pas de modèle découvrable. Ai-je raison? Et une dernière question peut-on faire d'une simple cox une découvrable?
Tout modèle de régression peut souffrir d' un biais de variable omise si un prédicteur lié au résultat n'est pas inclus dans le modèle. Comme indiqué par exemple sur cette page, les coefficients des prédicteurs inclus peuvent alors être biaisés par rapport à leurs valeurs réelles. Cela se produit dans la régression linéaire uniquement lorsque les prédicteurs omis sont corrélés avec les prédicteurs inclus, mais dans les régressions logistiques ou de Cox, cela se produit indépendamment de ces corrélations entre les prédicteurs. Ainsi, vos différences dans les coefficients de régression de Cox entre un modèle combiné de régression multiple et les modèles à prédicteur unique sont à prévoir. Le biais de variable omise inhérent aux régressions de Cox signifie que les coefficients des modèles à prédicteur unique sont peu susceptibles de représenter les véritables relations des prédicteurs avec le résultat. Pour un modèle de Cox, la meilleure stratégie consiste à inclure autant de prédicteurs liés aux résultats dans un modèle de régression multiple qu'il est raisonnable sans surajustement, compte tenu de l'échelle de votre étude.
Pour éviter le surajustement, une règle empirique habituelle est que 10 à 20 événements (décès dans votre étude) sont nécessaires pour chaque prédicteur que vous évaluez dans le modèle. Comme le note @Peter Flom dans sa réponse, dans votre étude, vous devrez peut-être examiner les interactions entre vos prédicteurs; si les termes d'interaction sont liés au résultat, les omettre risque également de provoquer un biais de variable omise dans les estimations des coefficients. (En termes d'éviter le surajustement, chaque terme d'interaction ajoute un prédicteur efficace avec une exigence associée pour plus d'événements. ) Je suis donc tout à fait d'accord avec sa recommandation de travailler avec un consultant en statistique. Si l'étude est suffisamment importante pour être entreprise en premier lieu, elle devrait être suffisamment importante pour analyser les résultats de la manière la plus susceptible de fournir une réponse claire à vos questions sous-jacentes.
La méthode d'Efron (1977): La vraisemblance partielle a alors la forme suivante: log[L(β)] = Σ i=1.. d i X l - Σ r=0.. d i -1 log [Σ j=t (j) ≥ t (i) exp(βX j) – r/d i Σ j=1.. d i exp(βX j)], où T représente le nombre de dates différentes et di est le nombre d'observations au temps t(i). Lorsqu'il n'y a pas d'égalité, ces vraisemblances partielles reviennent à la vraisemblance partielle de Cox. Résultats pour le modèle de Cox dans XLSTAT XLSTAT propose en autre les résultats suivant pour le modèle de Cox: Coefficients d'ajustement: dans ce tableau est affichée une série de statistiques pour le modèle indépendant (correspondant au cas où il n'y aurait aucune variables dans le modèle) et pour le modèle ajusté. Observations: le nombre total d'observations prises en compte; DDL: degrés de liberté; -2 Log(Vrais. ): le logarithme de la fonction de vraisemblance associée au modèle; AIC: le critère d'information d'Akaike (Akaike's Information Criterion); SBC: le critère bayésien de Schwarz (Schwarz's Bayesian Criterion); Itérations: nombre d'itérations nécessaires à la convergence de l'algorithme.
Du coté du mécanisme interne, disparition de la palette au bénéfice d'un axe rapporté.
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