我在另一个帖子中发布了一个“类似”的问题。但我认为这个问题不够具体/具体，无法得到我期望的答案。
我知道，在生存分析中，一致性指数（c-index）可以用来衡量排名表对受试者生存时间的影响（FE Harrell，1996，第 5.5 节）。也就是说，如果存活时间较高的受试者从模型中获得较高的分数，则模型的 c-index 会很大。
我的问题是：分数可以解释为主题的风险吗？换句话说，分数较小（表示存活时间较短）的受试者是否对应较大的失败风险？
如何解释计算一致性指数（c-index）的输出？
机器算法验证
生存
2022-04-08 20:47:53
2个回答
一致性指数是用于验证生存模型的预测能力的“全局”指数。它是您的数据中对的分数，其中具有较长生存时间的观察具有您的模型预测的较高生存概率。据我记得它相当于等级相关。
该指数不是针对每个观察/受试者计算的。所以c-index不能被解释为一个主题的风险。高值意味着您的模型预测的生存概率更高，观察到的生存时间更长。
如果您对时间段 t 内某个对象的风险感兴趣，我认为您必须估计给定回归变量集的生存和风险函数。我在这个主题上的主要参考资料是 Harrell (2001)：回归建模策略，Springer
根据您的定义，高风险意味着可能有较短的生存时间。
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