6、获取并计算cox回归模型的C-index c_index<-sum.surv$concordance 7、输出C-index值 c_index c_index值越接近1,表示模型的预测性能越好。 可以用C指数±1.96×SE估计C指数的95%置信区间,即(0.682, 0.840)。 以上就是今天关于C_index验证Cox回归模型的全部内容!
C-index等于所有病人对子中预测结果与实际结果一致的对子所占的比例。通常认为,C-index在0.5-0.70之间为较低准确度,0.71-0.90之间为中等准确度,高于0.90为高准确度 有很多种方式计算C指数 3.1 rms包的cph()函数计算C指数 library(rms) #设置数据分布和全局选项,以便在后续的分析中使用 dd<-datadist(train) option...
方法1:直接从survival包的函数coxph结果中输出,需要R的版本高于2.15.需要提前安装survival包可以看出这种方法输出了C-index (对应模型参数C),也输出了标准误,95%可信区间就可以通过C加减1.96*se得到。并且这种方法也适用于很多指标联合。 方法2:利用rms包中的cph函数和validate函数,可提供un-adjusted和bias adjusted ...
Cox回归的C统计量,即Concordance index,可以用于评估模型预测的准确性。 C统计量取值范围为0.5~1,值越大表明模型预测准确性越高。具体而言,如果Concordance index为0.7,则表示模型预测准确率为70%;如果Concordance index为0.8,则表示模型预测准确率为80%;如果Concordance index为0.9,则表示模型预测准确率为90%。 Cox回...
library(survival) > library(Hmisc)> fp <- predict(fit)#模型预测> cindex=1-rcorr.cens(fp,Surv(result$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?
(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...
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 ...
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 ...
Cox回归是一种生存分析方法,也被称为比例风险模型。它是用来研究事件发生时间和影响因素之间关系的统计模型。Cox回归模型假设各个因素对事件发生的影响是恒定的,即风险比是常数。Cox回归模型常用于医学、流行病学和生存分析等领域的研究中,用来分析生存时间和影响因素之间的关系。 C指数(Concordance Index)是评价生存分析...
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coxph结果中输出,需要R的版本高于2.15.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±1.96*se得到。并且这种方法也适用于很多指标联合[3-5]。