data$g_t <- log(data$days) data$g_t_cd40 <- data$g_t * data$cd40 data$g_t_age <- data$g_t * data$age data$g_t_wtkg <- data$g_t * data$wtkg data$g_t_homo <- data$g_t * data$homo data$g_t_race <- data$g_t * data$race data$g_t_gender <- data$g_t * data$gender model4 <- coxph(Surv(days, cens) ~ factor(arms) + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender + g_t_cd40 + g_t_age + g_t_wtkg + g_t_homo+data$g_t_race+data$g_t_gender, data = data)然后解决这个问题
时间: 2024-03-03 13:51:12 浏览: 20
这段代码中的问题是在创建`g_t_race`和`g_t_gender`变量时,`g_t`变量被错误地包含在了变量名中。正确的代码应该是:
```
data$g_t <- log(data$days)
data$g_t_cd40 <- data$g_t * data$cd40
data$g_t_age <- data$g_t * data$age
data$g_t_wtkg <- data$g_t * data$wtkg
data$g_t_homo <- data$g_t * data$homo
data$g_t_race <- data$g_t * data$race
data$g_t_gender <- data$g_t * data$gender
model4 <- coxph(Surv(days, cens) ~ factor(arms) + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender + g_t_cd40 + g_t_age + g_t_wtkg + g_t_homo + g_t_race + g_t_gender, data = data)
```
在这个修改后的代码中,`g_t_race`和`g_t_gender`变量的创建已经被修正,现在包括在模型4中。
相关问题
weibull_model <- survreg(Surv(days, cens) ~ arms + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender, data = data, dist = "weibull")这个是模型,可以给出上述检验得R语言代码吗
在R语言中,可以使用survplot函数来绘制log-log图,从而检验Weibull分布的假设。具体的代码如下:
```R
library(survival)
# 拟合weibull模型
weibull_model <- survreg(Surv(days, cens) ~ arms + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender, data = data, dist = "weibull")
# 计算EDF
edf <- ecdf(data$days)
# 绘制log-log图
survplot(weibull_model, fun="cdf", log="xy", lty=2, col="red")
plot(log(edf$x), log(1 - edf(edf$x)), type="s", log="xy", lty=1, col="blue", xlab="log(time)", ylab="log(survival probability)")
legend("bottomright", legend=c("Weibull CDF", "EDF"), lty=c(2,1), col=c("red", "blue"))
```
其中,weibull_model是使用survreg函数拟合的Weibull模型对象;data是原始数据;days和cens是分别表示生存时间和生存状态(1表示死亡,0表示存活)的变量;arms、cd40、age、wtkg、homo、race和gender是自变量。在代码中,首先通过ecdf函数计算EDF,然后使用survplot函数绘制Weibull分布的CDF曲线,最后使用plot函数绘制EDF曲线。如果Weibull分布假设成立,那么这两条曲线应该在log-log图上呈现为一条直线。
这是基础的模型model1 <- coxph(Surv(days, cens) ~ factor(arms) + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender, data = data),请用R语言代码解决上述的问题
好的,下面是基于上述模型的R语言代码来运行扩展的Cox模型(模型4)并对其结果进行评论:
```
# 运行基础的Cox模型
model1 <- coxph(Surv(days, cens) ~ factor(arms) + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender, data = data)
# 添加g(t)=log(t)和危险因素之间的交互作用
data$g_t <- log(data$days)
data$g_t_cd40 <- data$g_t * data$cd40
data$g_t_age <- data$g_t * data$age
data$g_t_wtkg <- data$g_t * data$wtkg
data$g_t_homo <- data$g_t * data$homo
# 运行扩展的Cox模型
model4 <- coxph(Surv(days, cens) ~ factor(arms) + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender + g_t_cd40 + g_t_age + g_t_wtkg + g_t_homo, data = data)
# 对模型4的结果进行评论
需要根据实际情况进行分析和评论。
```
需要注意的是,上述代码是根据您提供的基础模型进行的推断,实际情况可能因数据集和分析目的的不同而有所不同。