R - cox 风险模型不包括因子水平
我正在将 cox 模型拟合到一些结构如下的数据中: str(test)'data.frame':147 个观察.共 8 个变量:$ 年龄:int 71 69 90 78 61 74 78 78 81 45 ...$ Gender : Factor w/2 levels "F","M": 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 ...$ RACE :因子 w/5 个级别 "","BLACK","H
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在调整后的生存曲线ggadjustedcurves(survminer，ggplot2)中自定义线型
我正在尝试绘制一条调整后的生存曲线，但是努力地按组更改线型.我可以使用典型的ggplot2语言自定义绘图的其他方面，但是我遇到了线型变化的问题. 示例: 图书馆(生存)图书馆(survminer)fit2
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从字符串创建公式调用
我使用最佳子集选择包来确定用于构建模型的最佳独立变量(我确实有这样做的特定原因，而不是直接使用最佳子集对象).我想以编程方式提取特征名称，并使用生成的字符串构建我的模型公式.结果将是这样的: x
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考克斯比例风险模型
我正在尝试对4组数据运行Cox比例风险模型.这是数据:
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删除缺失的数据值
我删除了原始帖子，以便能够发布更大版本的数据集.实际上总共有418行. 以下是我正在进行的生存分析的数据.第一列是ID号，其他列标记为V2-V20.有许多丢失的数据用“."表示. 我使用 coxph()函数获得以下信息: #将生存时间保存在向量"time"中.时间= surv.df [，"V2"]#将关于检查状态的信息保存在向量“状态"中.在考克斯的回归中；死亡代码应始终设置为1.状
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用R绘制cox回归的预测变量的二次关系
我需要在cox回归中绘制二次效应的相对风险。我的模型如下所示： cox_mod
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间隔检查数据：R的Cox比例风险和生存差异
关于如何使用 survival 软件包在R中进行生存分析的信息（互联网和教科书）很多。但是，当您左审查数据时，我没有找到有关如何执行此操作的任何信息。 问题背景： 我有一个带有公开生存数据的自建数据集。通常会给出事件的时间和最近一次随访的日期（正确的检查）。但是，有一项研究仅指出该事件发生在360天之前。所以我左删掉了此数据。 想要做的事情： 我想分析带有左截断，事件和右截
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使用Sbrier（R）估计Cox生存模型的预测准确性
格拉夫（Graf）等人（1999）在一篇论文中提出了综合的Brier分数（IBS），作为衡量生存模型预测准确性的良好方法（请参见例如 Wiering等人的综述文件。，第23页）。 它在软件包 ipred 中作为函数 sbrier 。但是，虽然brier分数定义显然适用于Cox比例风险模型，但我无法让 sbrier 返回 coxph 模型。 这是问题所在。 图书馆（生存） 图书馆（
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R-model.frame（）和非标准评估
我对尝试编写的函数的行为感到困惑。我的示例来自 survival 软件包，但我认为问题比这更笼统。基本上，以下代码 库（生存） data（膀胱）##这将加载“膀胱”， “ bladder1”和“ bladder2” mod_init
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使用与时间有关的系数和样条曲线绘制来自Coxph对象的估计HR
在 coxph 模型具有基于时间的系数（基于样条项）的模型的情况下，我想将估计的危险比作为时间的函数进行绘制。我使用函数 tt 创建了时间相关系数，类似于本示例直接来自？coxph ： ＃使用当前年龄 拟合时间变换模型cox = coxph（Surv（time，status）〜ph.ecog + tt（age），data = lung， tt = function（x，t，...）pspl
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绘制Kaplan-Meier进行Cox回归
我有一个Cox比例风险模型，该模型使用R中的以下代码来预测死亡率。添加协变量A，B和C只是为了避免混淆（即年龄，性别，种族），但我们对预测变量X确实很感兴趣。X是连续变量。 cox.model
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从Cox PH模型预测概率
我正在尝试使用cox模型来预测一段时间后发生故障的可能性（称为停止）。 膀胱1-膀胱[膀胱枚举
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R coxph（）警告：Loglik在变量前收敛
我在使用coxph（）时遇到了一些麻烦。 我有两个分类变量：“性别”和“可能的原因”，我想用作预测变量。性别只是典型的男性/女性，但可能的原因有5种选择。 我不知道警告消息是什么问题。为什么置信区间是从0到Inf，而p值这么高？ 以下是代码和输出： > my_coxph
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如何用样条曲线绘制Cox危害模型
我有以下模型： coxph（Surv（长度，死亡率== 1）〜pspline（预测变量）） 其中fulength是随访时间（包括死亡率），预测因子是死亡率的预测因子。 上面命令的输出是这样的： coef se（coef）se2 Chisq DF p pspline（预测变量），行0.174 0.0563 0.0562 9.52 1.00 0.002
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xtable中的Cox回归输出-选择行/列并添加置信区间
我不希望将cox回归的输出导出到表格中，然后可以将其放入文章中。我想最好的方法是使用xtable： 库（生存） data（pbc） fit.pbc
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Coxph预测与系数不匹配
下午好， 我可以发布可复制的代码，并且如果每个人都同意出了点问题，我当然会的，但是现在我想我的问题很简单，有人会为我指明正确的路径。 我正在处理以下数据集： created_as_free_user tc 1是36 0 2是36 0 3是0 1 4是28 0 5是9 0 6是0 1 7是13 0 8是
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R中用于对过程表单数据进行计数的分层对数秩检验？
背景：在半年的随访时间（为期4年）中，患者可能会改用其他药物治疗。为了解决这个问题，我将生存数据转换为计数过程表格。我想比较药物组A，B和C的生存曲线。我正在使用扩展的Cox模型，但想对每个危险函数进行成对比较或进行分层对数秩检验。我认为 pairwise_survdiff 会由于我的数据形式而引发错误。 示例数据： x x 问题： 在 survdiff
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coxph（）X矩阵被认为是奇异的；
我在使用coxph（）时遇到了一些麻烦。我有两个类别变量：“ tecnologia”和“ pais”，我想评估“ pais”对“ tecnologia”的可能的交互作用。“ tecnologia”是一个具有2个级别的变量因子：gps和convencional。而“ pais”分为2个级别：PT和ES。我不知道为什么这个警告不断出现。 这是代码和输出： cox_AC
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在ggplot中绘制连续协变量的预测生存曲线
如何在cox比例风险模型中绘制连续协变量代表值的生存曲线？具体来说，我想在ggplot中使用“ survfit.cox”“ survfit”对象进行此操作。 这个问题似乎已经得到了解答，但是我用“ survfit”和“ newdata”（以及许多其他搜索）搜索了SO中的所有内容条款）。到目前为止，这是最接近回答我的问题的线索： Plot Kaplan -Meier进行Cox回归 与该帖
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is.na()应用于类型为"NULL"的非(列表或向量)是什么意思?
我想从没有NA的data.frame中选择具有正向过程的Cox模型.这是一些示例数据: test
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