Cox PH モデルによる生存時間
受刑者の逮捕までの時間をモデル化するために、Weibull AFT モデルと Cox PH モデルの両方を使いました。Weibull AFT モデルでは、共変量の変化が生存時間に与える影響を推定しました。
同じことを Cox PH モデルでもできますか？prison データに Cox PH モデルを適合させ、prio（前科の逮捕回数）が 1 単位増加したときの生存時間への影響を計算してください。
CoxPHFitter クラスはすでにインポート済みで、pandas と numpy ライブラリはそれぞれ pd と np としてインポートされています。必要に応じてコンソールで DataFrame や列名を確認してください。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶSurvival Analysis
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。
# Instantiate CoxPHFitter class
cph = ____
# Fit cph to data using all columns
____