Hypothèses du modèle

Vous avez déjà examiné le modèle de Cox PH dans le dernier exercice de code. Dans cet exercice, vous allez vérifier si votre modèle est approprié. Votre modèle est toujours enregistré dans l'objet fitCPH.

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Machine Learning for Marketing Analytics in R

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Instructions de l’exercice

Vérifiez l'hypothèse des risques proportionnels du modèle fitCPH avec cox.zph(). Enregistrez le résultat du test dans un objet nommé testCPH et affichez-le.
L'hypothèse semble être violée pour une variable au seuil alpha de 0,05. Laquelle? Tracez le coefficient bêta en fonction du temps pour cette variable.
Validez le modèle à l'aide d'une validation croisée avec la fonction validate() du paquet rms.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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)

Modifier et exécuter le code