Modellannahmen

Du hast dir das Cox-PH-Modell bereits in der letzten Programmieraufgabe angesehen. In dieser Aufgabe findest du heraus, ob dein Modell überhaupt geeignet ist. Dein Modell ist weiterhin im Objekt fitCPH gespeichert.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Machine Learning für Marketing-Analytics in R

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Anleitung zur Übung

Prüfe die Annahme der proportionalen Hazards für das Modell fitCPH mit cox.zph(). Speichere das Testergebnis in einem Objekt namens testCPH und gib es aus.
Die Annahme scheint für eine Variable auf dem Alpha-Niveau 0,05 verletzt zu sein. Welche? Plotte den Koeffizienten Beta in Abhängigkeit von der Zeit für diese Variable.
Validiere das Modell mit Cross-Validation über die Funktion validate() aus dem rms-Paket.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# 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)

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