coefci
説明
例
コックス モデルの信頼区間
電球の寿命のシミュレーション データが格納された lightbulb
データ セットでコックス比例ハザード回帰を実行します。電球データの 1 列目には 2 種類の電球の寿命 (時間単位) が含まれています。2 列目には電球が蛍光灯と白熱灯のどちらであるかを示すバイナリ変数が含まれています。0 は電球が蛍光灯であることを示し、1 は白熱灯であることを示します。3 列目には打ち切り情報が含まれています。0 は電球が故障するまで観測されたことを示し、1 は観測が打ち切られたことを示します。
電球の寿命について、打ち切りを考慮してコックス比例ハザード モデルを当てはめます。予測子変数は電球のタイプです。
load lightbulb coxMdl = fitcox(lightbulb(:,2),lightbulb(:,1), ... 'Censoring',lightbulb(:,3))
coxMdl = Cox Proportional Hazards regression model Beta SE zStat pValue ______ ______ ______ __________ X1 4.7262 1.0372 4.5568 5.1936e-06 Log-likelihood: -212.638
返された Beta
の推定値に対する 95% 信頼区間を求めます。
ci = coefci(coxMdl)
ci = 1×2
2.6934 6.7590
Beta
の推定値に対する 99% 信頼区間を求めます。
ci99 = coefci(coxMdl,0.01)
ci99 = 1×2
2.0546 7.3978
複数の予測子に対する信頼区間
readmissiontimes
データ セットの予測子に対する信頼区間を求めます。応答変数は ReadmissionTime
で、100 人の患者の再入院時間を示します。予測子変数は Age
、Sex
、Weight
、および各患者の喫煙状況を示す Smoker
です。1 は患者が喫煙者であることを示し、0 は患者が非喫煙者であることを示します。列ベクトル Censored
には各患者の打ち切り情報が含まれ、1 は打ち切られたデータを示し、0 は正確な再入院時間が観測されることを示します (このデータはシミュレーションされたものです)。
データを読み込みます。
load readmissiontimes
4 つすべての予測子をモデルの当てはめに使用します。
X = [Age Sex Weight Smoker];
打ち切り情報を使用してモデルを当てはめます。
coxMdl = fitcox(X,ReadmissionTime,'censoring',Censored);
Age
、Sex
、Weight
、および Smoker
の係数の点推定を表示します。
coxMdl.Coefficients.Beta
ans = 4×1
0.0184
-0.0676
0.0343
0.8172
これらの推定値に対する 95% 信頼区間を求めます。
ci = coefci(coxMdl)
ci = 4×2
-0.0139 0.0506
-1.6488 1.5136
0.0042 0.0644
0.2767 1.3576
Sex
係数 (2 行目) には大きな信頼区間があり、最初の 2 つの係数が値 0 を挟みます。したがって、予測子 Age
と Sex
が 0 であるという仮説を棄却できません。
入力引数
出力引数
ci
— 信頼区間
2 列の実数行列
信頼区間。2 列の実数行列として返されます。行列の各行は、対応する予測子についての信頼区間です。真の予測子の係数が信頼区間に収まる確率は 100(1 – level
)% です。たとえば、level
の既定値は 0.05
であるため、level
を指定しない場合、各予測子が ci
の行の範囲に収まる確率は 95% です。
バージョン履歴
R2021a で導入
参考
CoxModel
| linhyptest
| fitcox
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