Only deviance, C available as type.measure for Cox models; deviance used instead

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：

# 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。

Analysis of Deviance Table (Type III Wald chisquare tests) Response: Filled_pause_frequency Chisq Df Pr(>Chisq) (Intercept) 49.7207 1 1.773e-12 *** Chinese_level 1.2587 2 0.53293 Request_scenario 3.4722 1 0.06241 . Strategy_type 177.5540 2 < 2.2e-16 *** Chinese_level:Request_scenario 4.1748 2 0.12401 Chinese_level:Strategy_type 95.3308 4 < 2.2e-16 *** Request_scenario:Strategy_type 4.6560 2 0.09749 . Chinese_level:Request_scenario:Strategy_type 23.9163 4 8.302e-05 *** --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

这是一个针对“Filled_pause_frequency”响应变量的偏差分析表，它使用Type III Wald卡方检验进行了假设检验。每个自变量都被单独测试，以确定它是否对响应变量产生显著影响。在此表格中，“Chisq”列显示了卡方值，“Df”列显示了自由度，“Pr(>Chisq)”列显示了对应的p值。

- 截距项(Intercept)的卡方值为49.7207，自由度为1，p值小于0.001，因此截距项对响应变量有显著影响。
- Chinese_level的卡方值为1.2587，自由度为2，p值为0.53293，因此在这个模型中，Chinese_level对响应变量没有显著影响。
- Request_scenario的卡方值为3.4722，自由度为1，p值为0.06241，因此在这个模型中，Request_scenario对响应变量的影响可能不显著，但也存在一定程度的不确定性。
- Strategy_type的卡方值为177.5540，自由度为2，p值小于0.001，因此Strategy_type对响应变量有极显著的影响。
- Chinese_level:Request_scenario的卡方值为4.1748，自由度为2，p值为0.12401，因此在这个模型中，Chinese_level:Request_scenario对响应变量的影响可能不显著，但也存在一定程度的不确定性。
- Chinese_level:Strategy_type的卡方值为95.3308，自由度为4，p值小于0.001，因此Chinese_level:Strategy_type对响应变量有极显著的影响。
- Request_scenario:Strategy_type的卡方值为4.6560，自由度为2，p值为0.09749，因此在这个模型中，Request_scenario:Strategy_type对响应变量的影响可能不显著，但也存在一定程度的不确定性。
- Chinese_level:Request_scenario:Strategy_type的卡方值为23.9163，自由度为4，p值小于0.001，因此Chinese_level:Request_scenario:Strategy_type对响应变量有极显著的影响。

总之，这个偏差分析表提供了每个自变量对响应变量的影响程度和显著性，以及交互作用的影响。