Sí, hay una relación entre estos dos modelos de regresión. He aquí una ilustración:
Supongamos que el riesgo de base es constante a lo largo del tiempo: h0(t)=λh0(t)=λ . En ese caso, la función de supervivencia es
S(t)=exp(−∫t0λdu)=exp(−λt)S(t)=exp(−∫t0λdu)=exp(−λt)
y la función de densidad es
f(t)=h(t)S(t)=λexp(−λt)f(t)=h(t)S(t)=λexp(−λt)
Es el pdf de una variable aleatoria exponencial con expectativa λ−1λ−1 .
Esta configuración da lugar al siguiente modelo paramétrico de Cox (con las notaciones obvias):
hi(t)=λexp(x′iβ)
En la configuración paramétrica, los parámetros se estiman mediante el método clásico de la verosimilitud. La log-verosimilitud viene dada por
l=∑i{dilog(hi(ti))−tihi(ti)}
donde di es el indicador de eventos.
Hasta una constante aditiva, no es más que la misma expresión que la log-verosimilitud del di como realizaciones de una variable de Poisson con media μi=tihi(t) .
En consecuencia, se pueden obtener estimaciones utilizando el siguiente modelo de Poisson:
log(μi)=log(ti)+β0+x′iβ
donde β0=log(λ) .
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Una pregunta similar, pero con diferentes tensiones: ¿Cuál es la mejor manera (usando sólo refrigeración pasiva) de reducir 12V DC a 5V DC?
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¿9v dc se convierte en 5v dc usando 7805 ,0.33microF cap & 0.1 microF cap? pl answer me fast..
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@Rajesh, sí, esto hace el trabajo.