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使用cmprsk包时，竞争风险回归中的假收敛

是指在进行竞争风险回归分析时，模型的收敛性可能存在问题或者结果不可靠的情况。

竞争风险回归是一种用于分析多个事件发生时间之间相互竞争的统计方法。在实际应用中，我们常常需要考虑多个事件同时发生的情况，例如在医学研究中，我们可能需要分析多个疾病的发生时间，而这些疾病之间可能存在相互竞争的关系。

cmprsk包是R语言中用于进行竞争风险回归分析的工具包。它提供了一系列函数和方法，可以帮助我们建立竞争风险回归模型，并进行模型拟合和结果分析。

然而，在使用cmprsk包进行竞争风险回归分析时，可能会遇到假收敛的问题。假收敛指的是模型在迭代过程中似乎已经收敛，但实际上并没有达到最优解或者结果不可靠。这可能是由于数据的特点、模型的选择、参数的设定等原因导致的。

为了解决假收敛问题，我们可以采取以下措施：

检查数据质量：首先，我们需要仔细检查数据的质量，包括数据的完整性、准确性和一致性。如果数据存在问题，可能会导致模型收敛困难或者结果不可靠。
调整模型参数：在进行竞争风险回归分析时，我们需要选择合适的模型和参数。如果模型参数选择不当，可能会导致假收敛的问题。因此，我们可以尝试调整模型参数，例如增加迭代次数、调整收敛判据等。
尝试其他方法：如果使用cmprsk包进行竞争风险回归分析时仍然存在假收敛问题，我们可以尝试其他的竞争风险回归方法或者其他的统计方法。在R语言中，还有其他的竞争风险回归包可供选择，例如survival、coxph、mstate等。

总之，假收敛是在使用cmprsk包进行竞争风险回归分析时可能遇到的问题。为了解决假收敛问题，我们可以检查数据质量、调整模型参数或者尝试其他方法。在实际应用中，我们需要谨慎选择合适的方法和工具，以确保分析结果的准确性和可靠性。

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在完成一轮测试后，缺陷增速开始收敛，曲线开始下降，并趋近于0，如上图中09-27的节点，结合遗留问题的优先级，可以判定测试开始进入回归测试阶段，此后缺陷增速出现一个小幅回弹，最终归0。 ? 　　...从整体趋势看测试效率和质量还是很高的，80%的缺陷都是在测试的中前期发现的，在后期及回归中缺陷增速小而平稳，也体现了研发的修复质量很高，引入新的缺陷较少。　　...另外通过新增缺陷趋势也可以预测项目风险，如果测试周期消耗了2/3缺陷增速仍然很高，不见收敛趋势，则需要调查是否测试效率较低，测试进度较慢导致测试用例未执行一轮，另外可能是软件质量较差或研发修复缺陷质量较差...随着新增缺陷速度降低，研发的修复速度会超过新增速度，遗留缺陷逐渐减少，最终全部关闭，如果在新增缺陷曲线不断下降时，研发修复缺陷数量仍然低于新增缺陷数量，则说明研发资源存在瓶颈，应及时与项目经理沟通，协调研发资源...3、遗留缺陷曲线反映当前项目风险以及缺陷的存活周期，如果遗留缺陷比较多，而且优先级高的缺陷占比较大，那么久存在一定测试风险，测试应当及时与研发沟通咨询出现此类情况的原因，积极协调促进问题的解决，到了测试中期如果待修复缺陷依然比较高无下降趋势

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机器学习课程_笔记04

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样本均值图标在信用卡使用率方面，从平均水平来看，没有逾期行为的人群，信用卡使用率比有逾期的行为的人群低，而有逾期行为的人的信用卡使用率并无明显的关系；在信用卡额度方面，从平均水平来看，信用卡额度较低的人群逾期的可能性会更高...由于影响因素过多，因此，如果为了使得各个因素的影响情况更加明显和值观，需要先建立0-1回归模型，来预测是否有逾期行为发生，再通过定序回归，分析逾期行为的严重性。 1、0-1回归分析 ?...在逻辑回归中，如果回归系数是正值，就代表相应自变量的增加更可能带来更高的逾期风险，如果回归系数是负值，则带来更小的逾期风险。...因此如上图所示，通过p值对比，除了开户行为之外，其他的自变量都对是否逾期行为有显著的影响，在控制其他因素不变的情况下：男性逾期风险更高，女性则相反；信用卡使用越频发，逾期的可能性就更高；信用卡额度越低，...这就得到了和之前0-1回归中类似的结果：在控制其他变量不变的情况下，男性更有可能发生舆情，信用卡使用越频繁越可能发生逾期，信用卡额度越低越可能发生逾期，无房贷人群更可能发生逾期，有历史逾期的人群更可能发生逾期

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吴恩达机器学习笔记 —— 5 多变量线性回归

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