c_index<-sum.surv$concordance 7、输出C-index值 c_index c_index值越接近1,表示模型的预测性能越好。 可以用C指数±1.96×SE估计C指数的95%置信区间,即(0.682, 0.840)。 以上就是今天关于C_index验证Cox回归模型的全部内容! 发布于 2024-12-01 20:30・IP 属地江苏 ...
C-index=Dxy/2+0.5=0.648/2+0.5=0.824(训练集的) rms包,只能对训练集估算,无法估算验证集以及无法估算可信区间。 3.2 validate 函数:既可以在训练集也可以验证集计算C-index library(pec) library(prodlim) set.seed(222) validate(fcox,method = "boot",B=500,dxy=T) #训练集 index.orig training test ...
(1)方法1:{survival}包,载入survival包,coxph函数拟合Cox回归模型,summary函数展示模型结果并赋值给对象sum.surv,展示所得模型参数concordance,即是C-Index。本例C-Index = 0.5416,se(C) = 0.02704 (2)方法2 :{r m s} 包,构建Co x 回归模型,读取模型参数Dx y ,Dxy*0.5+0.5即是C-Index。注意:这里使用s...
方法1:直接从survival包的函数coxph结果中输出,需要R的版本高于2.15.需要提前安装survival包可以看出这种方法输出了C-index (对应模型参数C),也输出了标准误,95%可信区间就可以通过C加减1.96*se得到。并且这种方法也适用于很多指标联合。 方法2:利用rms包中的cph函数和validate函数,可提供un-adjusted和bias adjusted ...
(4)Gonen and Heller Concordance Index forCox models(survAUC::GHCI, CPE::phcpe,clinfun::coxphCPE)。 我们仅介绍临床上较为常用的第一种。 有关Cox回归模型C-Index常用计算方法有如下两种。 (1)方法1:直接从survival包的函数...
4.Gonen and Heller Concordance Index forCox models (survAUC::GHCI, CPE::phcpe, clinfun::coxphCPE) 方法1:直接从survival包的函数coxph结果中输出,需要R的版本高于2.15.需要提前安装survival包可以看出这种方法输出了C-index (对应模型参数C),也输出了标准误,95%可信区间就可以通过C加减1.96*se得到。并且...
Cox回归的C统计量,即Concordance index,可以用于评估模型预测的准确性。 C统计量取值范围为0.5~1,值越大表明模型预测准确性越高。具体而言,如果Concordance index为0.7,则表示模型预测准确率为70%;如果Concordance index为0.8,则表示模型预测准确率为80%;如果Concordance index为0.9,则表示模型预测准确率为90%。 Cox回...
library(survival) > library(Hmisc)> fp <- predict(fit)#模型预测> cindex=1-rcorr.cens(fp,Surv(result$os, result$Event1)) [[1]]# > cindex[1] 0.6796226 方法一,三四都是0.68.而方法二是0.30.说实在的,真不知道 方法二会有这么大差异,为何会不一致。你会认为方法二不对吗?
为了展示Cox回归的应用，我们选取了"sex"、"age"和"ph.karno"三个变量进行多因素分析。通过结果解读，可以发现与logistic回归类似，每个变量的效应大小由回归系数表示，且Cox回归的C-index值为0.645，表示模型的预测能力。同时，通过似然比检验、Wald检验和Score（logrank）检验，可以评估各变量的显著性。
删失现象在生存分析中常见，即患者在观察期内未被观察到死亡，这种情况会影响数据的完整。lifelines库是学习Cox回归的实用工具，通过DataFrame输入生存时间和生存状态等信息，进行模型拟合。模型评估通过HR值（风险比例）、95%CI（置信区间）和p值进行，HR>1表示风险增加，反之风险降低。c-index则是模型预测...