R语言计算logistic回归C指数,以及获得C指数的95%CI,logistic回归模型如下:logistic_model_shi <- lrm(复发 ~ BMI + 术后VAS + 下床时间 + 活动程度评分 + Pfirrmann分级, data = mydat, x=T, y=T)
时间: 2023-06-16 07:08:03 浏览: 135
在R语言中,可以使用rms包中的lrm函数来进行logistic回归分析。要计算C指数和其95%CI,可以使用validate函数。
首先需要安装rms包和Hmisc包。可以使用以下命令进行安装:
```R
install.packages("rms")
install.packages("Hmisc")
```
然后加载包:
```R
library(rms)
library(Hmisc)
```
接下来,使用lrm函数拟合logistic回归模型:
```R
logistic_model_shi <- lrm(复发 ~ BMI + 术后VAS + 下床时间 + 活动程度评分 + Pfirrmann分级,
data = mydat, x=T, y=T)
```
其中,“mydat”是数据框名,“x=T”表示保留所有自变量,“y=T”表示保留因变量。
接下来,使用validate函数计算C指数和其95%CI:
```R
val_shi <- validate(logistic_model_shi, method="boot", B=1000)
Cindex_shi <- val_shi$cindex[1]
Cindex_CI_shi <- val_shi$cindex[2:3]
```
其中,“method”指定采用bootstrap方法,“B”指定bootstrap重复次数。C指数和其95%CI分别存储在“Cindex_shi”和“Cindex_CI_shi”中。