我要R语言Cox proportional hazards model 的代码

好的，下面是在R语言中运行Cox比例风险模型的代码示例，假设数据集名为"mydata"，其中包括变量"arms"，"cd40"，"age"，"wtkg"，"homo"，"race"和"gender"：

# 假设数据集名为mydata，将arms变量转换为虚拟变量
mydata$arms <- factor(mydata$arms)

# 运行Cox比例风险模型
model1 <- coxph(Surv(time, status) ~ arms + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender, data = mydata)

# 查看模型摘要
summary(model1)

# 获取每个变量的p值
summary(model1)$coefficients[, "Pr(>|z|)"]

# 进行似然比检验
model_null <- coxph(Surv(time, status) ~ 1, data = mydata) # 空模型
LRT <- anova(model_null, model1, test = "Chisq") # 似然比检验
LRT

其中，`Surv`表示生存时间和事件状态的列，`time`表示生存时间，`status`表示事件状态（1表示发生事件，0表示未发生事件），`coxph`函数用于运行Cox比例风险模型，`anova`函数用于进行似然比检验，`test = "Chisq"`表示使用卡方检验。

相关问题

R语言解决这个问题Run a Cox proportional hazards model (named Model 1), with arms, cd40, age, wtkg, homo, race, gender as the variables. In this Cox model, you need to treat arms as a factor, so you need to replace arms with factor(arms), or deal with it using dummy variables. Which variables have statistically significant effects on survival experience? Moreover, can you test the null hypothesis that all four therapies have the same effect on survival experience?

可以使用以下代码在R语言中运行Cox比例风险模型（Model 1），其中arms, cd40, age, wtkg, homo, race, gender作为自变量，arms需要被视为因子变量：

library(survival)
# 数据集为data
model1 <- coxph(Surv(time, status) ~ factor(arms) + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender, data = data)
summary(model1)

在上述代码中，`time`表示时间变量，`status`表示事件状态变量（1表示死亡，0表示存活）。`factor(arms)`将arms变量转化为因子变量，以便进行因子水平之间的比较。`data`表示数据集名称。`summary(model1)`用于输出模型的摘要信息，包括每个自变量的回归系数、标准误差、显著性水平以及模型的整体拟合信息。

要回答哪些自变量对生存经验具有统计显著影响，可以查看`summary(model1)`的输出。在输出中，如果一个自变量的系数估计值的P值小于0.05，则可以认为这个自变量对生存经验具有统计显著影响。

要测试所有四种治疗方式对生存经验是否具有相同的影响，可以使用`anova()`函数进行模型比较。

# 运行四个治疗方式分别的Cox模型
model2 <- coxph(Surv(time, status) ~ factor(arms == 2) + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender, data = data)
model3 <- coxph(Surv(time, status) ~ factor(arms == 3) + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender, data = data)
model4 <- coxph(Surv(time, status) ~ factor(arms == 4) + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender, data = data)

# 对模型进行比较
anova(model1, model2, model3, model4)

在上述代码中，`factor(arms == 2)`表示arms变量等于2时的因子水平，`factor(arms == 3)`表示arms变量等于3时的因子水平，`factor(arms == 4)`表示arms变量等于4时的因子水平。`anova()`函数用于对多个模型进行比较，输出的结果中，如果P值小于0.05，则可以拒绝所有治疗方式对生存经验具有相同影响的空假设。

Run a Cox proportional hazards model (named Model 1), with arms, cd40, age, wtkg, homo, race, gender as the variables. In this Cox model, you need to treat arms as a factor, so you need to replace arms with factor(arms), or deal with it using dummy variables. Which variables have statistically significant effects on survival experience? Moreover, can you test the null hypothesis that all four therapies have the same effect on survival experience?用中文介绍这道题

这道题是关于运行Cox比例风险模型（命名为模型1），以arms，cd40，age，wtkg，homo，race，gender作为变量。在此Cox模型中，需要将arms作为一个因子来处理，因此需要将arms替换为factor(arms)，或使用虚拟变量来处理。我们需要确定哪些变量对生存经验具有统计学显著影响，可以将p值小于0.05的变量视为具有统计学显著性。此外，我们还需要测试空假设，即所有四种疗法对生存经验具有相同的影响。为此，我们可以使用似然比检验（LRT），比较模型1的对数似然和将四种疗法合并为一个变量的简化模型的对数似然。如果LRT的p值小于0.05，则可以拒绝空假设，得出结论：四种疗法对生存经验具有不同的影响。