Tiempo de supervivencia con el modelo Cox PH
Has usado tanto el modelo Weibull AFT como el modelo Cox PH para modelar el tiempo hasta el arresto de personas condenadas. Con el modelo Weibull AFT, estimaste el impacto en el tiempo de supervivencia a partir de cambios en las covariables.
¿Podrías hacer lo mismo con el modelo Cox PH? Ajusta el modelo Cox PH a los datos de prison y calcula el impacto en el tiempo de supervivencia de un aumento de una unidad en prio (número de arrestos previos).
La clase CoxPHFitter ya se ha importado para ti, y las librerías pandas y numpy se han importado como pd y np, respectivamente. Usa la consola para explorar el DataFrame y los nombres de sus columnas cuando lo necesites.
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis de supervivencia en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Instantiate CoxPHFitter class
cph = ____
# Fit cph to data using all columns
____