Ipoteza hazardurilor proporționale

Analiza de supraviețuire în Python

Shae Wang

Senior Data Scientist

Utilizarea curbelor Kaplan-Meier

Dacă covariabila are puține valori, inspectați curbele Kaplan-Meier ale fiecărui grup.

Curbele se intersectează: ipoteza hazardurilor proporționale eșuează.

ipoteză ph eșuată din cauza intersectării curbelor

Utilizarea curbelor Kaplan-Meier

Dacă covariabila are puține valori, inspectați curbele Kaplan-Meier ale fiecărui grup.

Curbele au forme diferite: ipoteza hazardurilor proporționale eșuează.

ipoteză ph eșuată din cauza intersectării curbelor

Utilizarea curbelor Kaplan-Meier

Dacă covariabila are puține valori, inspectați curbele Kaplan-Meier ale fiecărui grup.

Curbele au forme similare și sunt paralele: ipoteza hazardurilor proporționale este satisfăcută.

curbă km cu ipoteză ph satisfăcută

.check_assumptions()

Dacă covariabilele sunt continue, utilizați metoda .check_assumptions().

Parametri
- training_df: DataFrame-ul original folosit la apelul de antrenare a modelului.
- p_value_threshold: pragul pentru alertarea utilizatorului privind încălcările (implicit: 0.01, recomandat: 0.05).

.check_assumptions()

model.check_assumptions(training_df, p_value_threshold=0.05)

1. Variable 'A' failed the non-proportional test: p-value is 0.0007.
Advice 1: ...
Advice 2: ...
2. Variable 'B' failed the non-proportional test: p-value is 0.0063.
Advice 1: ...
Advice 2: ...

Când ipoteza hazardurilor proporționale eșuează

De obicei, ipoteza este rezonabilă, iar încălcările nu afectează semnificativ performanța modelului.
Dacă eșuează, încercați alte cadre de modelare, precum modelul Weibull AFT, și comparați scorurile AIC.

Să exersăm!

Analiza de supraviețuire în Python