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linhyptest

コックス モデルの係数に対する線形仮説検定

    説明

    testTable = linhyptest(coxMdl) は、コックス モデルの係数推定値の連続する組み合わせがゼロであるかどうかを判定する検定の p 値を含む ANOVA スタイルの table を返します。linhyptest は、すべての係数が 0 であるという仮説から始まる連続する帰無仮説を検定します。この関数は、以降、最初の係数を除くすべてが 0 であるかどうか、最初の 2 つの係数を除くすべてが 0 であるかどうかのように判定を続け、係数の数から 1 を減算した回数まで検定を行います。p 値が有意であるとは、特定の係数の組み合わせについて、すべての係数が 0 であると仮定する帰無仮説を棄却できることを意味します。

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    readmissiontimes データ セットに対する linhyptest の結果を調べます。

    load readmissiontimes
    coxMdl = fitcox([Age,Sex,Weight],ReadmissionTime,...
        'Censoring',Censored);
    testTable = linhyptest(coxMdl)
    testTable=3×2 table
           Predictor         pValue  
        _______________    __________
    
        {'Empty Model'}    2.5612e-07
        {'X1'         }    7.9753e-08
        {'X1, X2'     }      0.095973
    
    
    • 返された table の 1 行目は、モデルのすべての係数が 0 であるという仮説を .05 または .01 の有意水準で棄却できることを示しています。

    • 2 行目は、係数 SexWeight のみが 0 であるという仮説を .05 または .01 の有意水準で棄却できることを示しています。

    • 3 行目は、係数 Weight のみが 0 であるという仮説を .05 または .01 の有意水準で棄却できないことを示しています。

    入力引数

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    当てはめたコックス比例ハザード モデル。CoxModel オブジェクトとして指定します。coxMdl の作成には fitcox を使用します。

    出力引数

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    累積仮説検定の有意水準。table として返されます。検定の対象になるのは、モデルの Coefficients プロパティに含まれている係数です。すべての係数が 0 であるという仮説から始まる連続する帰無仮説の検定が table で返されます。2 行目は、最初の係数を除くすべてが 0 であるかどうかの検定です。3 行目は、最初の 2 つの係数を除くすべてが 0 であるかどうかの検定です。以降も同じように続きます。最後の行は、最後の係数を除くすべてが 0 であるかどうかの検定になります。p 値が有意であれば、帰無仮説を棄却できることを示します。つまり、特定の係数の組み合わせについて、すべての係数が 0 であるという仮定を棄却できます。p 値は、指定された有意水準よりも小さいときに有意となります。

    バージョン履歴

    R2021a で導入