MediStat Cox
다른 요인을 보정한 위험비
Cox 회귀로 adjusted HR을 계산하고 다중공선성과 비례위험 가정을 확인합니다.
어떤 자료를 준비하나요?
추적기간·사건 데이터, 사전 지정 공변량
무엇을 받게 되나요?
단변량·다변량 HR 표 · VIF · Schoenfeld 진단
실행에 필요한 것
Python · lifelines, statsmodels, pandas, numpy, matplotlib, openpyxl
Python 준비 안내 ↗결과를 읽을 때
기본 단변량 p값 선별만으로 교란변수를 정하지 않도록, 사전 지정 보정변수를 명확히 알려주세요.
Claude Code에서 설치하기
Claude 앱의 Code 화면 또는 VS Code의 Claude Code 대화창에서 입력합니다. 일반 Claude 채팅창에 붙여 넣는 요청문과는 다릅니다.
첫 번째 줄을 실행한 뒤, 두 번째 줄을 실행하세요. 설치 후 Claude Code를 다시 열어 적용합니다.
설치 명령 · 한 줄씩 실행
/plugin marketplace add JeonKH81/MediStat-Cox /plugin install medistat-cox@medistat-cox
위 명령은 스킬을 등록합니다. Python·R과 분석 패키지는 별도로 준비해야 하며, 필요한 항목은 위 실행 조건과 원문을 확인하세요.
GitHub 설치 원문 ↗설치 후 이렇게 요청하세요
대괄호 안을 본인의 자료에 맞게 바꿔 Claude Code에 붙여 넣으세요.
복사해서 쓰는 요청문
[목표] Cox 회귀로 보정 위험비를 산출해 주세요. [자료] 파일: [데이터 파일명] 기간 / 사건 변수: [변수명과 정의] 관심 노출: [변수명] 반드시 보정할 변수: [사전 지정 변수] [요청] MediStat Cox를 사용해 adjusted HR, 95% CI, VIF와 비례위험 가정 진단을 보고해 주세요. [확인] 변수 선택 계획을 먼저 설명하고, 비례위험 가정 위반이 있으면 해석에 반영해 주세요.
출처: JeonKH81/MediStat-Cox ↗ · 원문 안내
이 페이지는 사용·설치 안내입니다. 분석과 파일 처리는 설치한 Claude Code에서 수행합니다.