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题目

删失数据只能用于K-M生存曲线,不能用于Cox模型。A 对B 错

删失数据只能用于K-M生存曲线,不能用于Cox模型。 A 对 B 错

题目解答

答案

B

解析

考查要点:本题主要考查对生存分析中两种常用方法——Kaplan-Meier(K-M)生存曲线和Cox比例风险模型的理解,特别是两者对删失数据的处理能力。

解题核心思路:

  1. K-M生存曲线是一种非参数方法,用于估计生存概率,能够处理删失数据(如右删失)。
  2. Cox模型是半参数回归模型,用于分析多个变量对生存时间的影响,同样能够处理删失数据。
  3. 题目中的说法错误,因为Cox模型也能处理删失数据,并非“不能用”。

破题关键点:

  • 明确两种方法的核心功能及对删失数据的适用性。
  • 理解删失数据在生存分析中的普遍性和处理方式。

K-M生存曲线与删失数据
K-M曲线通过分步乘积极率法计算生存概率,其核心是排除未发生事件的个体(如死亡、复发等)。对于删失数据(如中途退出或失访),仅需记录删失时间,不影响生存概率的计算。

Cox模型与删失数据
Cox模型基于风险集的概念,每个时间点仅包含仍处于风险中的个体(排除已发生事件或删失的个体)。通过部分似然函数,模型能有效处理删失数据,估计回归系数,分析变量影响。

结论
题目中“删失数据不能用于Cox模型”的说法错误,因为Cox模型本质上依赖删失数据的处理,与K-M曲线一样支持删失数据的分析。

相关问题

  • 决策树算法常用的划分准则包括: A. 信息增益B. 基尼指数C. 误差平方和D. 均方差

  • 从总体中抽取的、对总体有一定代表性的一部分个体称为()A. 总体B. 部分C. 样本D. 取样

  • 下列说法正确的是() A. 方差数值上等于各个数据与样本方差之差的平方和之平均数B. 协方差衡量了多个变量的分布C. 协方差和方差的计算方式完全一致D. 方差描述了样本数据的波动程度

  • 5.聚类分析可以看作是一种非监督的分类。()

  • 皮尔逊相关系数的取值范围为0到正无穷。() A. 正确B. 错误

  • 下列哪项属于常见的池化方式。() A. 协方差池化B. 方差池化C. 反向传播D. 最大池化

  • 关于样本中某一变量的综合描述叫( )A. 统计值B. 平均值C. 估计值D. 参数值

  • 假定用于分析的数据包含属性age.数据元组[1]中age的值如下(按递增序):13,15,16,16,19,20,20,21,22,22,25,25,25,30,33,33,35,35,36,40,45,46,52,70, 问题:使用按箱平均值平滑方法对上述数据进行平滑,箱的深度为3。第二个箱子值为:A. 18.3B. 22。6C. 26。8D. 27。9

  • 下列关于回归分析的描述不正确的是() A. 回归分析研究单个变量的变化情况B. 刻画不同变量之间关系的模型统称为线性回归模型C. 回归分析研究不同变量之间存在的关系D. 回归分析模型可分为线性回归模型和非线性回归模型

  • 聚类分析的常见应用领域不包括( )数据分析图像处理客户分割发现关联购买行为

  • 48皮尔逊相关系数的取值范围为0到正无穷。() A. 错误B. 正确

  • 区群谬误是用个体调查(分析)单位做资料收集与分析,却用集群乃至总体调查(分析)单位做结论。()A. 正确B. 错误

  • 下列说法正确的是() A. 方差数值上等于各个数据与样本方差之差的平方和之平均数B. 协方差和方差的计算方式完全一致C. 协方差衡量了多个变量的分布D. 方差描述了样本数据的波动程度

  • 下列哪项属于常见的池化方式。() A. 反向传播B. 最大池化C. 方差池化D. 协方差池化

  • 以下几种数据挖掘功能中,〔〕被广泛的用于购物篮分析.A. 关联分析B. 分类和预测C. 聚类分析D. 演变分析

  • 1. 名词解释 假设检验 (请在答题纸上手写并拍照上传)

  • 下列说法不正确的是() A. 协方差数值上等于各个数据与样本方差之差的平方和B. 协方差和方差的计算完全一致C. 协方差描述了两个变量之间的相关程度D. 方差描述了样本数据的波动程度

  • 下列关于回归分析的描述不正确的是() A. 回归分析模型可分为线性回归模型和非线性回归模型B. 回归分析研究不同变量之间存在的关系()C. 刻画不同变量之间关系的模型统称为线性回归模型D. 回归分析研究单个变量的变化情况

  • 下列哪项属于常见的池化方式。() A. 反向传播B. 方差池化C. 协方差池化D. 最大池化

  • 可以从最小化每个类簇的方差这一视角来解释K均值聚类的结果,下面对这一视角描述正确的 A. 每个样本数据分别归属于与其距离最远的聚类质心所在聚类集合B. 每个簇类的质心累加起来最小C. 最终聚类结果中每个聚类集合中所包含数据呈现出来差异性最大D. 每个簇类的方差累加起来最小

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