घातीय खतरे मॉडल गुणांक (बचे हुए और ग्लम poisson के साथ)

Question

मैं आर में एक भविष्यवाणियों के साथ एक घातीय खतरे मॉडल का अनुमान लगाना चाहता हूं। किसी कारण से, मुझे एक ग्लम poisson का उपयोग कर अनुमान के विपरीत गुणांक के साथ गुणांक मिल रहा है ऑफसेट लॉग टी के साथ और जब मैं जीवित रहने वाले पैकेज से बचने वाले फ़ंक्शन का उपयोग करता हूं। मुझे यकीन है कि स्पष्टीकरण पूरी तरह से स्पष्ट है लेकिन मैं इसे समझ नहीं सकता।

उदाहरण

t <- c(89,74,23,74,53,3,177,44,28,43,25,24,31,111,57,20,19,137,45,48,9,17,4,59,7,26,180,56,36,51,6,71,23,6,13,28,16,180,16,25,6,25,4,5,32,94,106,1,69,63,31) 
d <- c(0,1,1,0,1,1,0,1,1,0,1,1,1,1,0,0,1,0,1,1,1,0,1,0,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1,1,1) 
p <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1) 
df <- data.frame(d,t,p) 

# exponential hazards model using poisson with offest log(t) 
summary(glm(d ~ offset(log(t)) + p, data = df, family = "poisson")) 

का उत्पादन:

Coefficients: 
      Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)  
(Intercept) -5.3868  0.7070 -7.619 2.56e-14 *** 
p    1.3932  0.7264 1.918 0.0551 . 

तुलना करने के लिए

# exponential hazards model using survreg exponential 
require(survival) 
summary(survreg(Surv(t,d) ~ p, data = df, dist = "exponential")) 

का उत्पादन:

  Value Std. Error  z  p 
(Intercept) 5.39  0.707 7.62 2.58e-14 
p   -1.39  0.726 -1.92 5.51e-02 

गुणांक विपरीत दिशाओं में क्यों हैं और परिणाम के रूप में मैं परिणामों की व्याख्या कैसे करूं? धन्यवाद!

Answer 1

दूसरे मॉडल में p का बढ़ता मूल्य कम अपेक्षित अस्तित्व के साथ जुड़ा हुआ है। पहले मॉडल में p में वृद्धि हुई जिसमें लंबे समय तक मूल्य था, अस्तित्व और कम जोखिम का एक बड़ा मौका होगा। जोखिम में बदलाव और आवश्यकता के उत्तरजीविता समय मूल्य विपरीत दिशाओं में जाते हैं। तथ्य यह है कि पूर्ण मूल्य समान हैं गणितीय पहचान लॉग (1/x) = -log (x) से आता है। जोखिम घातीय मॉडल में जीवनकाल का मतलब आनुपातिक रूप से आनुपातिक है।