Czas przeżycia w modelu Cox PH
Użyto zarówno modelu Weibull AFT, jak i modelu Cox PH do modelowania czasu do aresztowania osób skazanych. Korzystając z modelu Weibull AFT, oszacowano wpływ zmian w kowariantach na czas przeżycia.
Czy można zrobić to samo z modelem Cox PH? Dopasuj model Cox PH do danych prison i oblicz wpływ na czas przeżycia przy zwiększeniu zmiennej prio (liczba wcześniejszych aresztowań) o jedną jednostkę.
Klasa CoxPHFitter została już zaimportowana, a biblioteki pandas i numpy są dostępne jako pd i np. Skorzystaj z konsoli, aby poznać strukturę ramki danych i nazwy jej kolumn.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Analiza przeżycia w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Instantiate CoxPHFitter class
cph = ____
# Fit cph to data using all columns
____