回归结果分别给出了变量回归系数(coef),风险比HR(exp(coef))及95%置信区间(lower .95和upper .95),z统计量和P值(Pr(>|z|))等信息。 同时, Likelihood ratio test/Wald test/Score (logrank) test三种假设检验方法给出的P值说明Cox模型对三个因素均进行了beta值是否为0的假设检验,并且拒绝了omnibus null ...
Cox模型的一个关键假设是,观察组(或患者)的危险曲线应该是成比例的并且不能交叉。 因此,考克斯模型是一个比例 - 危险模型:任何一组中事件的危险性是其他危险的常数倍数。这一假设意味着,如上所述,各组的危险曲线应该是成比例的,不能交叉。 换句话说,如果一个人在某个初始时间点有死亡风险,是另一个人的两倍,...
R语言实战——Cox 比例风险回归模型 简介:COX比例风险模型(cox proportional-hazards model)是英国统计学家D.R.COX于1972年提出的一种半参数回归模型,它可同时研究多个风险因素和事件结局发生情况、发生时间的关系,从而克服了简单生存分析中单因素限制的不足。 定义 COX比例风险模型(cox proportional-hazards model)是...
接下来，构建Cox比例风险回归模型。使用survival包构建模型时，回归结果提供了变量回归系数、风险比、95%置信区间、z统计量和P值等信息，以及三种假设检验方法的P值，说明模型对三个因素进行了β值是否为0的假设检验，并拒绝了零假设。同时，模型的C-index为0.807 (se = 0.068)。使用rms包的cph()函...
函数coxph()[在生存包中]可用于计算R中的Cox比例风险回归模型。 简化格式如下: coxph(formula,data,method) 公式:以生存对象为响应变量的线性模型。Survival对象是使用Surv()函数创建的,如下所示:Surv(time,event)。 数据:包含变量的数据框 方法:用于指定如何处理关系。默认是'efron'。其他选项是“breslow”和“...
Cox模型的R总结给出了第二组相对于第一组,即女性与男性的风险比(HR)。性别的β系数= -0.53表明在这些数据中,女性的死亡风险(低存活率)低于男性。 危害比例。指数系数(exp(coef)= exp(-0.53)= 0.59)也称为风险比,给出协变量的效应大小。例如,女性(性别= 2)将危害降低了0.59倍,即41%。女性与预后良好相关...