r语言设计一个对lung数据集进行多元logistic回归分析并用c-index检验

好的，我可以为您提供一个对lung数据集进行多元logistic回归分析并用c-index检验的R语言代码：

# 导入数据
library(survival)
data(lung)

# 对数据进行预处理
lung$status <- ifelse(lung$status == 1, 0, 1)
lung$ph.karno <- ifelse(is.na(lung$ph.karno), median(lung$ph.karno, na.rm = TRUE), lung$ph.karno)
lung$pat.karno <- ifelse(is.na(lung$pat.karno), median(lung$pat.karno, na.rm = TRUE), lung$pat.karno)
lung$age <- ifelse(is.na(lung$age), median(lung$age, na.rm = TRUE), lung$age)

# 划分数据集
set.seed(123)
train_index <- sample(1:nrow(lung), size = round(nrow(lung) * 0.7), replace = FALSE)
train_data <- lung[train_index, ]
test_data <- lung[-train_index, ]

# 构建模型
fit <- glm(status ~., data = train_data, family = binomial(link = 'logit'))

# 预测测试集
prob <- predict(fit, newdata = test_data, type = "response")

# 计算c-index
concord <- 0
discord <- 0
for(i in 1:(nrow(test_data) - 1)){
  for(j in (i + 1):nrow(test_data)){
    if(test_data$status[i] == test_data$status[j]){
      next
    }
    if(test_data$status[i] < test_data$status[j]){
      if(prob[i] > prob[j]){
        concord <- concord + 1
      }else if(prob[i] < prob[j]){
        discord <- discord + 1
      }
    }else{
      if(prob[i] > prob[j]){
        discord <- discord + 1
      }else if(prob[i] < prob[j]){
        concord <- concord + 1
      }
    }
  }
}
c_index <- (concord + 0.5 * discord) / (concord + discord)

# 打印c-index
cat("C-index：", c_index, "\n")

这段代码首先导入了survival库和lung数据集，然后对数据集进行了预处理，包括将status变量的值反转、缺失值替换为中位数等。接着使用set.seed()函数将随机数生成器的种子设置为123，然后随机将数据集划分为训练集和测试集。接下来构建了多元logistic回归模型，并使用predict()函数对测试集进行预测。最后，使用嵌套循环计算c-index，并将其打印出来。