Допущения модели

В предыдущем упражнении вы уже познакомились с моделью Кокса с пропорциональными рисками. Теперь предстоит выяснить, насколько эта модель вообще подходит для ваших данных. Модель по-прежнему хранится в объекте fitCPH.

Это упражнение является частью курса

Машинное обучение для маркетинговой аналитики на R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Проверьте допущение о пропорциональности рисков для модели fitCPH с помощью функции cox.zph(). Сохраните результат теста в объект testCPH и выведите его на экран.
Для одной из переменных допущение, по всей видимости, нарушается на уровне значимости 0,05. Для какой именно? Постройте график зависимости коэффициента бета от времени для этой переменной.
Проверьте модель с помощью перекрёстной проверки, используя функцию validate() из пакета rms.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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)

Редактировать и запускать код