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 ...
在Cox模型的代码实现中，同样包含数据载入和计算两部分。方法一载入survival包，使用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，展示模型参数concordance即为c-index。方法二使用rms包中的cph函数构建模型，使用validate函数计算C-index。在拓展部分，介绍了一个关于多模型预测变量...
第08节-C指数计算与绘制-C-index-R语言临床预测模型(生存资料Cox、 黑眼圈神明 编辑于 2023年03月23日 23:05 分享至 投诉或建议 赞与转发
单模型的预测与实际比较的区分度:C-statistics,ROC曲线下的AUC;多模型之间比较,NRI(经重新分类指数)和 IDI (综合判别改善指数)——最经典的也是ROC曲线的AUC,C-index 一致性或者校准度:一致性校准曲线(calibration plot) 决定系数R^2 临床效用:敏...
2.cox模型: (1)C-index计算两种方法: 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 ...
二、C-Index的两种计算方法 在很多临床文章中经常看到统计方法里面描述模型的区分能力(Discrimination ability)用C-Statistics或C-Index来度量,本文就用R语言演示Cox回归中的C-Index 的计算方法。有关Logistic回归C-Statistics计算方法已经在...
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 ...
二、C-Index的两种计算方法 在很多临床文章中经常看到统计方法里面描述模型的区分能力(Discrimination ability)用C-Statistics或C-Index来度量,本文就用R语言演示Cox回归中的C-Index 的计算方法。有关Logistic回归C-Statistics计算方法已经在第五章中介绍过。与前述章节一样本文的重点在于讲解R语言计算过程,复杂的统计学...
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 ...