Cox 1972 publicación de los Modelos de Regresión y de las Tablas de enlaces de regresión logística para una extensión de tiempo discreto modelo de riesgos proporcionales. No entiendo cómo la Ecuación (21) en la publicación se deriva.
Deje $T$ ser una variable aleatoria discreta que toma los valores de $t_1 < t_2 < ... $ con probabilidades
$$f(t_j) = Pr\{T = t_j\}$$
En el discretos caso de que el riesgo es una probabilidad y no una tasa,
$$\lambda(t_j) = Pr\{T = t_j | T \geq t_j \} = \frac{Pr\{T = t_j , T \geq t_j \}}{Pr\{T \geq t_j \}} = \frac{f(t_j)}{S(t_j)}$$
I. e., en tiempo discreto, el peligro es simplemente la probabilidad de que el evento ocurra en el momento $t_j$ dado que el evento no ha ocurrido hasta, pero no incluyendo, $t_j$.
Según el modelo de riesgos proporcionales de modelo de los peligros para un determinado vector de covariables/funciones $\mathbf{x}$ tiempo $t_j$ con
$$\lambda(t_j, \mathbf{x}) = \lambda_0(t_j)exp\{\sum_{i=1}^n\beta_ix_i\}$$
Ya en tiempo discreto el riesgo es una probabilidad de que pueden estar interesados en el estudio de las probabilidades:
$$\frac{\lambda(t_j, \mathbf{x})}{1 - \lambda(t_j, \mathbf{x})} = \frac{\lambda_0(t_j)}{1 - \lambda_0(t_j)}exp\{\sum_{i=1}^n\beta_ix_i\} $$
No entiendo cómo el lado derecho de la ecuación anterior se deriva.
Muchas gracias por la ayuda!