Tempo di sopravvivenza con il modello Cox PH
Hai usato sia il modello Weibull AFT sia il modello Cox PH per modellare il tempo all’arresto dei detenuti. Con il modello Weibull AFT, hai stimato l’impatto sul tempo di sopravvivenza dovuto a variazioni nelle covariate.
Puoi fare lo stesso con il modello Cox PH? Adatta il modello Cox PH ai dati prison e calcola l’impatto sul tempo di sopravvivenza di un aumento di un’unità in prio (numero di arresti precedenti).
La classe CoxPHFitter è già stata importata per te e le librerie pandas e numpy sono importate rispettivamente come pd e np. Usa la console per esplorare il DataFrame e i nomi delle sue colonne, se necessario.
Questo esercizio fa parte del corso
Analisi di sopravvivenza in Python
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Instantiate CoxPHFitter class
cph = ____
# Fit cph to data using all columns
____