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  <author_name>isseing333</author_name>
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  <blog_title>『企業成長の方程式 ― AIDグロースコミットによる成長戦略』</blog_title>
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    <anon>R program</anon>
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  <description>今日は生存時間解析です。時間依存性共変量のことを調べましたのでアップします。cox回帰をするときに、説明変数が時間と共に変化するというデータに適用できます。つまりベースライン共変量だけじゃなくて、イベントを起こすまでに測定した値も使いたいということ。ちなみにcox回帰のモデルは以下のようになってます。 log{h(t)/h0(t)}=BX h(t)=h0(t)*exp(BX) h(t, experiment)/h(t, control)=exp(b1) ちょっと分かりにくいかもしれませんが、要するにロジスティック回帰のモデルと似ているということです（もっと分かりにくいか笑）。h(t)はt時点で…</description>
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  <published>2010-06-22 20:45:43</published>
  <title>生存時間解析（時間依存性共変量など）</title>
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