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## 统计代写|生存模型代考Survival Models代写|Inhomogeneous Populations

We have so far considered survival analysis under the assumption that the lifetimes of individuals in our population are independent, identically distributed realisations of a random variable $T$ following a common distribution $F$.

This assumption of a homogeneous population is restrictive. We will often have additional information about the individuals, the knowledge of which affects our beliefs about their lifetime distribution.
In this chapter we shall consider regression methods for accommodating explanatory variables which we believe affect the distribution of $T$ for each individual.
These variables could be:

• demographic – e.g. age, sex.
• behavioural – e.g. smoking history, exercise taken.
• physiological – e.g. blood pressure, cholesterol level.
• external – e.g. treatment group/centre, dose level.

## 统计代写|生存模型代考Survival Models代写|Cox’s Proportional Hazards Model

The $\operatorname{Cox}^1$ model proposes that the hazard rates of individuals are related via the relationship
$$h(t ; z)=h_0(t) \exp (\beta \cdot z)$$
where $\beta \in \mathbb{R}^p$ is a vector of regression parameters. Equation (12) shows a multiplicative influence on the hazard of any deviation away from zero in each of the $p$ covariates in $z$. Here $h_0(t)$ is known as the baseline hazard and represents the hazard of a (possibly hypothetical) individual with $z=0$.
The survivor function and density follow:
\begin{aligned} & S(t ; z)=S_0(t)^{\exp (\beta \cdot z)} \ & f(t ; z)=\exp (\beta \cdot z) S_0(t)^{\exp (\beta \cdot z)-1} f_0(t) \end{aligned}
where $S_0(t)$ and $f_0(t)$ are the baseline survivor and density functions corresponding to $h_0(t)$

# 生存模型代考

## 统计代写|生存模型代考Survival Models代写||nhomogeneous Populations

• 人口统计一一例如年龄、性别。
• 行为 $-一$ 例如吸烟史、进行的锻炼。
• 生理一一例如血压、胆固醇水平。
• 外部一一例如治疗组/中心、剂量水平。

## 统计代写|生存模型代考Survival Models代写|Cox’s Proportional Hazards Model

$$h(t ; z)=h_0(t) \exp (\beta \cdot z)$$

$$S(t ; z)=S_0(t)^{\exp (\beta \cdot z)} \quad f(t ; z)=\exp (\beta \cdot z) S_0(t)^{\exp (\beta \cdot z)-1} f_0(t)$$

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## MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。