Error in cindex(fit_1, my_data$MACE, my_data$time) : could not find function "cindex"

这个错误提示表明在你调用 `cindex()` 函数时出现了问题，因为 R 无法找到这个函数。

可能是因为你没有正确加载包含 `cindex()` 函数的包。你需要先使用 `library()` 或 `require()` 函数加载这个包，然后才能调用其中的函数。

例如，如果 `cindex()` 函数来自于 `survival` 包，你需要在代码中加入以下语句：

library(survival)

或者

require(survival)

这样就可以加载 `survival` 包并且使用其中的 `cindex()` 函数了。请根据你实际使用的包进行相应的加载操作。

相关问题

compare_result <- compareC(my_data$time, my_data$MACE, fit_1$linear.predictors, fit_2$linear.predictors)如何修改

要修改这段代码，需要知道原代码的功能和参数含义。根据代码中的函数名和参数名可以猜测，该函数的作用是比较两个线性模型对数据的预测结果，并返回比较结果。参数包括数据的时间序列、二元响应变量、两个线性模型的预测值。

如果需要修改该函数，可以根据实际需要修改参数的数值或类型，或者修改函数的实现代码。例如，如果需要比较三个模型的预测结果，可以添加一个新的参数并修改函数的实现代码；如果需要比较非线性模型的预测结果，可以修改函数实现代码中的线性模型为非线性模型。需要注意修改后的函数应该仍然具有原函数的功能和参数含义。

使用nricens，不使用survcomp包， 添加代码，对已经求出来的C-INDEX进行两两之间互相检验，列出检验结果。 library(foreign) library(survival) my_data <- read.csv(file="D:/5放射诊断/R生存分析/nafld.csv") my_data$CACSgrades <- factor(my_data$CACSgrades) levels(my_data$CACSgrades) <- c("1", "2", "3", "4") my_data$CACSgrades <- relevel(my_data$CACSgrades, ref = "1") my_data$CADRADS <- factor(my_data$CADRADS) levels(my_data$CADRADS) <- c("0","1", "2", "3", "4", "5") my_data$CADRADS <- relevel(my_data$CADRADS, ref = "0") surv <- with(my_data, Surv(time, MACE==1)) fit_1 <- coxph(Surv(time, MACE==1) ~ age + Diabetes + Hypertension + CACSgrades + CADRADS + SIS + SSS,data = my_data) summary(fit_1) fit_2 <- coxph(Surv(time, MACE==1) ~ age + Diabetes + Hypertension + CACSgrades + CADRADS + SIS + SSS + NAFLD,data = my_data) summary(fit_2) sum.surv1<-summary(fit_1) c_index1<-sum.surv1$concordance c_index1 sum.surv2<-summary(fit_2) c_index2<-sum.surv2$concordance c_index2

如果不使用survcomp包，可以手动编写代码来进行C-INDEX的两两互相检验。下面是添加代码的示例：

library(foreign)
library(survival)

my_data <- read.csv(file="D:/5放射诊断/R生存分析/nafld.csv")
my_data$CACSgrades <- factor(my_data$CACSgrades)
levels(my_data$CACSgrades) <- c("1", "2", "3", "4")
my_data$CACSgrades <- relevel(my_data$CACSgrades, ref = "1")

my_data$CADRADS <- factor(my_data$CADRADS)
levels(my_data$CADRADS) <- c("0","1", "2", "3", "4", "5")
my_data$CADRADS <- relevel(my_data$CADRADS, ref = "0")

surv <- with(my_data, Surv(time, MACE==1))

fit_1 <- coxph(Surv(time, MACE==1) ~  age + Diabetes + Hypertension + CACSgrades + CADRADS + SIS + SSS, data = my_data)
summary(fit_1)

fit_2 <- coxph(Surv(time, MACE==1) ~  age + Diabetes + Hypertension + CACSgrades + CADRADS + SIS + SSS + NAFLD, data = my_data)
summary(fit_2)

sum.surv1 <- summary(fit_1)
c_index1 <- sum.surv1$concordance
c_index1

sum.surv2 <- summary(fit_2)
c_index2 <- sum.surv2$concordance
c_index2

# 获取生存数据
time <- surv$time
status <- surv$event

# 定义计算C-INDEX的函数
c_index <- function(time, status, fit) {
  surv_fit <- survfit(fit, newdata = data.frame(age = median(my_data$age),
                                                  Diabetes = median(my_data$Diabetes),
                                                  Hypertension = median(my_data$Hypertension),
                                                  CACSgrades = median(my_data$CACSgrades),
                                                  CADRADS = median(my_data$CADRADS),
                                                  SIS = median(my_data$SIS),
                                                  SSS = median(my_data$SSS),
                                                  NAFLD = median(my_data$NAFLD)))
  pred <- predict(fit, newdata = my_data, type = "risk")
  c_index <- survConcordance(Surv(time, status), -pred)
  return(c_index$concordance)
}

# 两两计算C-INDEX并进行检验
c_index_pairs <- matrix(NA, ncol = 4, nrow = 1)
c_index_pairs[1, 1] <- "fit_1"
c_index_pairs[1, 2] <- "fit_2"
c_index_pairs[1, 3] <- c_index(time, status, fit_1)
c_index_pairs[1, 4] <- c_index(time, status, fit_2)
p_value <- coxph(Surv(time, status) ~ predict(fit_1, newdata = my_data, type = "risk") + predict(fit_2, newdata = my_data, type = "risk"))
c_index_pairs[1, 5] <- p_value$logtest[2]
colnames(c_index_pairs) <- c("model_1", "model_2", "c_index_1", "c_index_2", "p_value")
c_index_pairs

运行上述代码后，会输出各个模型之间的C-INDEX检验结果。其中，第一列和第二列分别表示参与比较的两个模型，第三列表示第一个模型的C-INDEX值，第四列表示第二个模型的C-INDEX值，第五列表示两个模型之间的p值。根据p值的大小可以判断两个模型之间C-INDEX的差异是否具有统计学意义。