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Cox PH मॉडल में सर्वाइवल टाइम

आपने दोषियों के लिए time-to-arrest को मॉडल करने के लिए Weibull AFT मॉडल और Cox PH मॉडल, दोनों का उपयोग किया था। Weibull AFT मॉडल के जरिए, आपने covariates में बदलाव का सर्वाइवल टाइम पर प्रभाव आँका था.

क्या आप Cox PH मॉडल के साथ भी यही कर सकते हैं? prison डेटा पर Cox PH मॉडल फिट करें और prio (पहली की गई गिरफ़्तारियों की संख्या) में 1 यूनिट की वृद्धि से सर्वाइवल टाइम पर क्या प्रभाव पड़ता है, यह निकालें.

CoxPHFitter क्लास आपके लिए इम्पोर्ट की गई है, और pandas व numpy लाइब्रेरीज़ क्रमशः pd और np नाम से इम्पोर्ट हैं। ज़रूरत पड़े तो कंसोल का उपयोग करके DataFrame और उसके कॉलम नामों को देखें.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में Survival Analysis

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इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Instantiate CoxPHFitter class
cph = ____

# Fit cph to data using all columns
____
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