B/Cの結腸癌患者を対象とした術後補助化学療法の比較臨床試験データ。pythonを使ってこのデータの生存時間解析をやってみる。colon.csvの様子id,study,rx,sex,age,obstruct,perfor,adhere,nodes,status,differ,extent,surg,node4,time,etype1,1,Lev+5FU,1,43,0,0,0,5,1,2,3,0,1,1521,21,1,Lev+5FU,1,43,0,0,0,5,1,2,3,0,1,968,12,1,Lev+5FU,1,63,0,0,0,1,0,2,3,0,0,3087,22,1,Lev+5FU,1,63,0,0,0,1,0,2,3,0,0,3087,13,1,Obs,0,71,0,0,1,7,1,2,2,0,1,963,23,1,Obs,0,71,0,0,1,7,1,2,2,0,1,542,14,1,Lev+5FU,0,66,1,0,0,6,1,2,3,1,1,293,24,1,Lev+5FU,0,66,1,0,0,6,1,2,3,1,1,245,15,1,Obs,1,69,0,0,0,22,1,2,3,1,1,659,2とりあえずそれぞれプロットしてみる。データ処理はpandasでゴリ押ししたかったが触り始めたばかりなので最初の方だけ。5-FUの結果が良さそう。function:累積分布関数)確率質量関数(pmf)は正規化されたヒストグラムのことを指す。今回はまず死亡するまでの日数のヒストグラムを考え、さらにこれを正規化することにする。累積分布関数(cdf)はpmfをパーセンタイル順位に対応させたもの。numpy.histogramを使った場合テキストにはnp.histogramの引数にnormedを使っているがこれはnumpy2.0で廃止予定の機能らしいのでdensityを使う。densityだと面積の和が1になるように密度を返してくる。\overline{pdf}\)を求めてからpmfにビンの幅を掛けて変換する。cdfはpmfのcumsumで求める。color=str(i/4))plt.show()これは分かりにくい。pmfは二峰性らしい。matplotlib.pyplot.histを使う場合np.histogramの場合と同様、pmfを求める際にはnormed=Trueではなく、weightsを設定する必要がある。color=('b','g','r')[i])plt.show()そもそもpmfは今回のような標本数の多いケースでは可視化に向いていないことが分かる。Lippmanの著書。fo...第5章は損失関数について。その1、その2の続き。数量データ、カテゴリーデータの関連度を計算する。メモはてなブログをはじめよう!kuyataさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。