中国已经成为世界制造业的强国。 但是,与其他发达国家相比,中国还有很长的路要走。 与印度和越南等一些发展中国家相比,中国在劳动力成本上没有优势。 因此,中国的出口贸易,特别是制造业的出口,面临着前所未有的危机。 能否确保制造业出口贸易的可持续性变得尤为重要。 本文基于生存分析,研究了1995年至2015年中国,美国和德国代表的前十个制造业分行业的出口贸易关系的持续时间。我们发现中国可以保持很长一段时间制造业出口贸易中的贸易关系。 从中位数生存时间和制造业子行业的生存率的跨国比较中可以看出,中国的制造业出口贸易在不同子行业中表现不同。 我们应该确保制造业出口贸易的可持续性,同时将不同的待遇扩展到不同的制造业子行业。
2024-01-12 21:02:31 366KB 制造业出口 生存分析 跨国比较
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(52条消息) R语言生存分析COX回归分析实战:以乳腺癌数据为例_Data+Science+Insight的博客-CSDN博客_利用r对癌症数据进行生存分析.mhtml
2023-04-04 13:30:19 2.81MB
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动态危害 动态危害的目标是估计生存分析中的时变效应。 时变效应是通过状态空间模型估算的,其中状态系数遵循给定的随机游动。 使用状态空间模型的优势在于,您可以推断出最近观察到的时间段以外的时间。 有关更多详细信息,请参见ddhazard小插图。 。 粒子滤波和更平滑的方法可以比随机游走模型估计更通用的模型。 有关一些示例,请参见目录。 安装 您可以使用以下命令从github安装dynamichazard: # install.packages("remotes") remotes :: install_github( " boennecd/dynamichazard " ) 您还可以通过调用以下命令从CRAN下载该软件包: install.packages( " dynamichazard " ) 示例-ddhazard 我将使用JMbayes软件包中的aids数据集。 数据集
2023-01-24 16:39:24 65.75MB r particle-filter survival-analysis survival
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在本文中,我们总结了关于不变非齐次和动态平衡(DE)连续Markov随机过程的一些结果。 此外,我们讨论了一些示例,并考虑了DE过程在生存分析要素中的新应用。 这些要素与随机二次风险率模型有关,为此我们的工作1)概括了对它的理解? 危险率驱动独立(HRDI)变量的随机常微分方程(ISODE),2)指定了危险率函数的关键特性,尤其是揭示了HRDI变量的基线值是对危险率函数的期望ISODE的DE解决方案,3)提出了实用的设置,以获得通过Gibbs采样一致而系统地重建缺失数据所必需的多维概率密度; 4)进一步开发了相应的建模方法。 在慢性阻塞性肺疾病(COPD)的临床试验框架中强调了由此产生的优势,在该框架中,我们建议使用反映气道狭窄的终点。 该端点基于相当紧凑的几何模型,该模型量化了障碍物的走向,显示了障碍物与危险率的关系,并阐明了威胁生命的原因。 这项工作还为未来的研究提出了一些方向。
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【原创】R语言生存分析可视化数据分析报告论文(附代码数据)文
2022-12-06 22:20:47 477KB r语言
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医学生存分析 在这个项目中,我们使用生存数据以及线性和非线性技术的组合来开发风险模型。 该数据集包含原发性胆汁性肝硬化(pbc)患者的生存数据。 PBC是肝脏的一种自身免疫性疾病,由肝脏内胆汁的堆积(胆汁淤积)引起,导致胆汁从肝脏排出的小胆管受损。 目的是了解不同因素对患者生存时间的影响。 在此过程中,它涵盖了以下主题: 考克斯比例危害解释考克斯模型 生存模型评估 随机生存森林 个人生存功能
2022-07-31 05:23:38 62KB JupyterNotebook
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本资源是作者通过学习网上有的生存分析的相关内容,并进行汇总后的成果。为纯粹的知识学习文档,不包含软件实现。
2022-07-31 05:21:17 348KB 生存分析
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通过生存分析,我们希望能够得到研究对象的生存情况在时间上的特点,估计生存率和平均生存时间,进而研究影响生存时间和观察时间发生的保护因素和不利因素。生存分析的特征
2022-07-25 17:01:24 11KB 大数据
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TFDeepSurv 通过张量流实现Deep Cox比例风险模型和生存分析。 建议的TensorFlow版本为1.15.3。 并且模块测试在TensorFlow-1.15.3下通过了。 注意: 已发布。 旧版本位于分支archive_v1 。 与v1.0版本相比,当前版本有了很大的改进: 建立计算图的速度 利用原始的tensorflow操作来计算损失函数(用于处理关系) 生存数据的统一格式 代码优雅而简单 如果您有任何问题,请先阅读以下常见问题解答,或直接发送电子邮件给我。 1.与DeepSurv的区别 是Deep Cox比例风险模型的软件包,在Github上开源。 但是我们的作品可能会发光: 在您的生存数据中支持死亡时间的联系,这意味着不同的损失函数和生存函数的估计量( Breslow近似)。 提供生存函数估计。 使用科学方法-贝叶斯超参数优化来调整DNN的超参数。 通
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scikit-survival:基于scikit-learn的生存分析
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