モデルの仮定
前のコーディング演習でCox PHモデルを確認しましたね。この演習では、そのモデルがそもそも適切かどうかを確かめます。モデルは引き続きオブジェクトfitCPHに保存されています。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶマーケティングアナリティクスのための機械学習
演習の手順
cox.zph()を使ってモデルfitCPHの比例ハザード仮定をチェックしてください。検定結果をtestCPHというオブジェクトに保存し、出力を表示します。- 有意水準0.05で、1つの変数で仮定が破られているようです。どの変数でしょうか？その変数について、時間に対する係数betaのプロットを作成してください。
rmsパッケージのvalidate()関数で、クロスバリデーションを用いてモデルを検証してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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)