Pour plus de détails, voir coxphfit ou le modèle de risques proportionnels de Cox et les références qui s`y trouvent. Les méthodes d`analyse de la survie, telles que la régression des risques proportionnels diffèrent de la régression logistique en évaluant un taux au lieu d`une proportion. La régression des risques proportionnels, également appelée régression de Cox, modélise l`incidence ou le taux de risque, le nombre de nouveaux cas de maladie par population à risque par unité de temps. Si le résultat est la mort, c`est le taux de mortalité. La fonction de danger est la probabilité que si une personne survit à t, ils feront l`expérience de l`événement dans le prochain instant. Score Group: pointage de crédit au début du prêt, discrétisé en trois groupes: risque élevé, risque moyen et faible risque. Revenons à la question originale posée par Arnlov et ses collègues… l`IMC et le syndrome métabolique affectent-ils le développement des maladies cardiovasculaires? Lisez le Arnlov et coll. impact de l`indice de masse corporelle et le syndrome métabolique sur le risque de maladies cardiovasculaires et de décès chez les hommes d`âge moyen circulation 2010; 121; 230-236, en accordant une attention particulière aux méthodes statistiques, aux résultats et aux conclusions.
(Figures reproduites d`Arnlov, J et coll. impact de l`indice de masse corporelle et du syndrome métabolique sur le risque de maladies cardiovasculaires et de décès chez les hommes d`âge moyen. Circulation 2010; 121; 230-236, publié à l`origine en ligne 12/28/2009; DOI 10.1161/CIRCULATIONAHA. 109.88752) un modèle peut utiliser des scores dépendant du temps, par exemple, si les informations de pointage de crédit ont été mises à jour chaque année. Dans ce cas, vous modélisez un prédicteur dépendant du temps dans le modèle de PH de Cox, semblable à la façon dont les variables de macro sont ajoutées au modèle plus tard dans la section «modèle de PH de Cox avec des effets de macro». Spécifiez trois scénarios macroéconomiques, une projection de base et deux décalages simples de 20% plus élevés, ou 20% de valeurs inférieures pour la croissance de base, appelées respectivement «croissance plus rapide» et «croissance plus lente». Les scénarios dans cet exemple, et les probabilités correspondantes, sont des scénarios simples à des fins d`illustration uniquement. Un ensemble plus complet de scénarios peut être construit avec des modèles plus puissants en utilisant Econometrics Toolbox™ ou des statistiques et machine learning Toolbox™; Voir par exemple modélisation de l`économie des États-Unis (Econometrics Toolbox). Les méthodes automatisées peuvent généralement simuler de grandes quantités de scénarios. Dans la pratique, seule une petite quantité de scénarios est nécessaire. Ces scénarios et probabilités correspondantes sont généralement sélectionnés en combinant des outils quantitatifs et un jugement d`expert.
Les modèles à risques proportionnels peuvent être utilisés pour des mesures discrètes ou continues de temps d`événement et peuvent incorporer des covariables dépendantes du temps (covariables dont les valeurs peuvent changer pendant la période d`observation). En utilisant la régression des dangers proportionnels, on peut produire des ratios de risque (ou de risques) ajustés en covariables. Cette hypothèse de risques proportionnels doit être testée.