Only deviance, C available as type.measure for Cox models; deviance used instead
时间: 2023-10-28 13:05:53 浏览: 57
在 R 语言的生存分析中,Cox 回归被广泛应用于探索影响生存时间的因素。在 Cox 回归中,由于目标是估计风险比,因此不能使用常规的 R 平方作为模型拟合优度的度量标准。相反,该模型通常使用对数偏差(log-likelihood)或倾向指数(concordance index)等度量标准来评估模型性能,其中C-index是一种常用的性能度量标准。
然而,在使用 `coxph()` 函数进行生存分析时,当使用 `summary()` 函数查看模型拟合优度时,可能会出现以下警告信息:
```
Only deviance, C available as type.measure for Cox models; deviance used instead
```
这是因为在 Cox 回归中,只有对数偏差和倾向指数可用作性能度量标准,但是 `summary()` 函数默认使用了平均残差平方和(mean squared error)或类似的度量标准,因此会发出警告并使用对数偏差(deviance)作为默认的度量标准来评估模型性能。
要避免这种警告,可以在 `summary()` 函数中指定使用对数偏差或倾向指数作为度量标准,例如:
```R
# 假设 fit 是 Cox 回归模型的对象
summary(fit, type = "loglik")
summary(fit, type = "concordance")
```
这将在 `summary()` 函数中使用对数偏差或倾向指数作为度量标准,而不会发出警告。
相关问题
type.measure='deviance
type.measure='deviance'是一种用来衡量模型拟合优度的指标。在统计学中,模型的拟合优度是指模型对观测数据的拟合程度,也就是模型在拟合数据时产生的误差的大小。
对于这种类型的模型,衡量其拟合优度的指标是"deviance"。它是指模型对数据的拟合程度与完全错误的模型之间的差异。具体而言,deviance是一种对数似然比统计量,可以用于比较不同模型之间的拟合优度。
在使用deviance来衡量模型的拟合优度时,通常会计算出一个度量值,也就是通过比较模型的deviance与完全错误模型的deviance之间的差异来评估模型的优劣。当模型的deviance值越小,说明模型对数据的拟合程度越好,拟合效果越理想。
相比其他的类型测量指标,例如'AIC'和'BIC',选择使用'deviance'作为类型测量指标有其优势。因为'deviance'考虑到了模型的复杂度,而'AIC'和'BIC'则没有考虑。这样,使用'deviance'来衡量模型的拟合优度可以更好地解释数据的准确性,并且有助于选择最佳的拟合模型。
总之,type.measure='deviance'是一种衡量模型拟合优度的指标,通过比较模型的deviance与一个完全错误模型的deviance之间的差异来评估模型的优劣。在比较不同类型的测量指标中,'deviance'可以更好地考虑模型的复杂度,从而更准确地评估模型的拟合效果。
R-sq.(adj) = 0.976 Deviance explained = 98.7% GCV = 4.9296 Scale est. = 2.697 n = 41
这是一个回归模型的评估结果。R-sq.(adj) 表示调整后的决定系数,它是一个衡量模型拟合优度的指标,值越接近1说明模型对数据的解释能力越好。这里的 R-sq.(adj) 值为 0.976,说明模型对数据的解释能力非常好。
Deviance explained 是一个衡量模型解释方差的指标,它的值越高说明模型的解释能力越强。这里的 Deviance explained 为 98.7%,说明模型解释了数据中大约 98.7% 的方差。
GCV 是广义交叉验证误差,它是用来评估模型的泛化能力的指标,一般用于模型选择。这里的 GCV 值为 4.9296,值越小说明模型的泛化能力越好。
Scale est. 是一个衡量模型误差的指标,它表示模型的标准误差。这里的 Scale est. 值为 2.697。
n = 41 表示数据集中有 41 个样本。
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