Model assumptions
आपने पिछले कोडिंग अभ्यास में Cox PH मॉडल देखा था. इस अभ्यास में, आप जाँचेंगे कि आपका मॉडल वाकई उपयुक्त है या नहीं. आपका मॉडल अब भी fitCPH ऑब्जेक्ट में स्टोर है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Marketing Analytics के लिए Machine Learning
अभ्यास निर्देश
cox.zph()का उपयोग करके मॉडलfitCPHकी proportional hazard असंप्शन जाँचें. टेस्ट का परिणामtestCPHनाम के ऑब्जेक्ट में स्टोर करें और उसे प्रिंट करें.- 0.05 अल्फा लेवल पर एक वैरिएबल के लिए असंप्शन टूटा हुआ लगता है. कौन सा? इस वैरिएबल के लिए समय पर निर्भर कोएफ़िशिएंट बीटा का प्लॉट बनाइए.
rmsपैकेज केvalidate()फंक्शन में cross validation का उपयोग करके मॉडल को वैलिडेट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# 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)