model4 <- lm(f4, data = data1) result4_1 <- ur.df(residuals(model4),type="trend",lag=0) result4_1 怎么看result4_1的p值
时间: 2023-06-18 17:07:57 浏览: 47
在R语言中,可以使用`summary()`函数来查看`ur.df()`函数返回的结果中的p值。例如,假设你想查看`result4_1`中的p值,可以使用以下代码:
```
summary(result4_1)
```
这个命令会输出一个关于`result4_1`的摘要,其中包含了ADF检验的统计量和p值。在这个输出中,p值对应的是`Pr(>|t|)`列的值,其值越小越好。如果这个值小于0.05,则表示拒绝原假设,即认为该序列是平稳的。如果这个值大于0.05,则无法拒绝原假设,即该序列为非平稳序列。
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frailty <- rgamma(2139,1,1) data$new_col <- frailty cox_model <- coxph(Surv(days, cens) ~ arms + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender+frailty, data = data) HR <- exp(coef(cox_model)["arms"]) cox_snell_residuals <- residuals(cox_model, type = "deviance")阐述这段代码
这段代码的作用是构建一个基于Cox比例风险模型的生存分析,并计算生存分析中的相应统计量。
首先,使用R中的rgamma函数生成一个2139个元素的Gamma分布的随机向量,其中参数1和1分别指定了Gamma分布的形状和尺度参数。这个向量被命名为frailty,表示Frailty模型中的随机因素。
接下来,将这个随机向量作为一个新的列添加到名为data的数据框中,并将其命名为new_col。
然后,使用coxph函数构建一个基于Cox比例风险模型的生存分析。其中,Surv(days, cens)指定了生存时间和生存状态的变量,arms、cd40、age、wtkg、homo、race和gender是自变量,分别表示治疗组、CD40表达水平、年龄、体重、同性恋、种族和性别等因素。最后一个自变量是之前生成的随机向量frailty,用于描述个体间的相关性和不确定性。
计算完成后,使用exp和coef函数计算治疗组的风险比(HR),并将其存储在变量HR中。
最后,使用residuals函数计算Cox-Snell残差(cox_snell_residuals),这是一种评估模型拟合优度的方法,残差越接近于标准正态分布,模型的拟合就越好。这里使用了“deviance”类型的残差计算。
# 建立多种Copula函数并比较选出最优模型 copulaModels <- list() bicValues <- numeric(length = 4) copulaModels[[1]] <- fitCopula(residuals, family = "gumbel") bicValues[1] <- BIC(copulaModels[[1]]) copulaModels[[2]] <- fitCopula(residuals, family = "clayton") bicValues[2] <- BIC(copulaModels[[2]]) copulaModels[[3]] <- fitCopula(residuals, family = "frank") bicValues[3] <- BIC(copulaModels[[3]]) copulaModels[[4]] <- fitCopula(residuals, family = "joe") bicValues[4] <- BIC(copulaModels[[4]]) bestModel <- which.min(bicValues)
这段代码的作用是建立4种Copula函数,分别是gumbel、clayton、frank和joe,并使用这些函数拟合残差数据。然后,计算每种Copula函数的BIC值,并选出BIC值最小的Copula函数作为最优模型。在这个过程中,Copula函数的选择是基于模型拟合残差数据的效果来进行的,BIC值越小意味着模型越好。最后,通过which.min函数找到bicValues中最小值的位置,即为最优模型。