输出如下: Call:coxph(formula = Surv(time, censor) ~ mayoscore5, data = data)n=312, number of events=125coefexp(coef) se(coef) z Pr(>|z|)mayoscore51.000862.720630.0713414.03<2e-16***---Signif. codes:0‘***’0.001‘**’0.01‘*’0.05‘....
R语言输出cox结果并带有formula 如何在R语言中输出cox结果并带有formula 介绍 作为一名经验丰富的开发者,我将教你如何在R语言中输出cox结果并带有formula。这是一个很常见的需求,在生存分析中,我们经常需要使用cox比例风险模型来分析生存数据。在这篇文章中,我将为你详细解释整个操作流程,并提供每一步所需的代码和解...
cox_model为生成的Cox模型, censor为结局变量,time为生存时间,Surv(time, censor) ~后连接协变量构成了“formula”。Summary函数的输入是Cox模型。 cox_model <- coxph(Surv(time, censor) ~ mayoscore5, data = data) summary(cox_model) 输出如下: Call: coxph(formula = Surv(time, censor) ~ mayoscor...
coxph(formula, data, method) 1. •formula:是将生存对象作为响应变量的线性模型。 使用功能Surv()创建生存对象:Surv(time,event)。 •data:包含变量的数据框 •method:用于指定如何处理领带。 默认值为“efron”。 其他选项是“breslow”和“exact”。 通常,默认的“efron”优于曾经流行的“breslow”方法。
coxph(formula = Surv(time, cens) ~ ., data = GBSG2) n= 686, number of events= 299 coef exp(coef) se(coef) z Pr(>|z|) horThyes -0.3462784 0.7073155 0.1290747 -2.683 0.007301 ** age -0.0094592 0.9905854 0.0093006 -1.017 0.309126 ...
library("survival") res.cox <- coxph(Surv(time, status) ~ age + sex + wt.loss, data = lung) res.cox Call: coxph(formula = Surv(time, status) ~ age + sex + wt.loss, data = lung) coef exp(coef) se(coef) z p age 0.02009 1.02029 0.00966 2.08 0.0377 sex -0.52103 0.59391 0.1...
代码解读:“method=loess”指使用平滑函数,“formula =“y ~ x””是用于平滑函数的公式,”span”是控制线条平滑度的平滑量,数字越大,线条越平滑,“ylim”设置y轴的范围。 R语言结果展示如下: 好的,以上就是我们本次代码复现的全部内容,包括均衡性检验表,先单后多cox回归,列线图,ROC曲线,校准曲线,DCA曲线足...
Call:coxph(formula=Surv(time,status)~age+sex+wt.loss,data=lung)coefexp(coef)se(coef)z p age0.020091.020290.009662.080.0377sex-0.521030.593910.17435-2.990.0028wt.loss0.000761.000760.006190.120.9024Likelihood ratio test=14.7on3df,p=0.00212n=214,numberofevents=152(14observations deleted due to missing...
Error in model.frame.default(formula = Surv(tstop, status) ~ treatment + : 参数't'的种类(closure)不对 2)基于残差的,Cox模型中用来判断PH假设的残差为Schoenfeld residual。 为了展开说明的方便,这里有一个重要结论需要记住,假设对于treatment来说,h...
COX回归模型,又称“比例风险回归模型(proportionalhazards model,简称Cox模型)”,是由英国统计学家D.R.Cox(1972)年提出的一种半参数回归模型。该模型以生存结局和生存时间为应变量,可同时分析众多因素对生存期的影响,能分析带有截尾生存时间的资料,且不要求估计资料的生存分布类型。由于上述优良性质,该模型自问世以来...