Předpoklady modelu
V předchozím cvičení jsi se seznámil/a s Cox PH modelem. V tomto cvičení zjistíš, jestli je tvůj model vůbec vhodný. Model je stále uložen v objektu fitCPH.
Toto cvičení je součástí kurzu
Machine Learning for Marketing Analytics in R
Pokyny k cvičení
- Ověř předpoklad proporcionálních rizik modelu
fitCPHpomocí funkcecox.zph(). Výsledek testu ulož do objektutestCPHa vypiš ho. - Zdá se, že předpoklad je pro jednu proměnnou na hladině alfa 0,05 porušen. Pro kterou? Vykresli závislost koeficientu beta na čase pro tuto proměnnou.
- Zvaliduj model pomocí křížové validace ve funkci
validate()z balíčkurms.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Check proportional hazard assumption and print result
___ <- ___(fitCPH)
___(testCPH)
# Plot time-dependent beta
plot(___, var = "___")
# Load rms package
library(rms)
# Validate model
___(fitCPH, method = "___",
B = 10, dxy = TRUE, pr = FALSE)