R中nom1 <- nomogram(fit1, fun=plogis,fun.at=c(.001, .01, .05, seq(.1,.9, by=.1), .95, .99, .999),lp=F, funlabel="Low weight rate")

在R中，`nomogram()`函数用于创建一个预测模型的名义图（nomogram）。根据你提供的代码，`nom1 <- nomogram(fit1, fun = plogis, fun.at = c(.001, .01, .05, seq(.1, .9, by = .1), .95, .99, .999), lp = F, funlabel = "Low weight rate")`，它使用了以下参数和对象：

- `fit1`: 逻辑回归模型对象，例如使用`lrm()`函数拟合的模型。
- `fun`: 用于转换线性预测值的函数，这里使用了`plogis`函数，它将线性预测值转换为概率。
- `fun.at`: 指定在名义图上显示的概率值或转换后的线性预测值。
- `lp`: 一个逻辑值，指定是否使用对数比例（logit scale）来绘制名义图。在这里，`lp = F`表示不使用对数比例。
- `funlabel`: 名义图的标题，这里设置为"Low weight rate"。

通过运行该代码，将会生成一个名为`nom1`的名义图对象。你可以使用`plot()`函数来显示该名义图，如`plot(nom1)`。这将在图形设备上显示名义图，并根据指定的参数和模型结果生成相应的图形。

请确保在运行该代码之前，已经安装并加载了适用的包（如`rms`），并且`fit1`是一个有效的逻辑回归模型对象。

相关问题

r语言nomogram

Nomogram 是一种可视化工具，可以用于预测模型的解释和可视化。在 R 语言中，您可以使用 `rms` 包中的 `nomogram()` 函数来创建 Nomogram。下面是一个简单的例子：

library(rms)
data(pbc)
fit <- cph(Surv(time, status) ~ albumin + protime, data = pbc)
nom <- nomogram(fit, fun = function(x) 1 - exp(-x))
plot(nom)

在这个例子中，我们使用 `pbc` 数据集中的两个变量 `albumin` 和 `protime` 来拟合一个 Cox 模型，并使用 `nomogram()` 函数创建一个 Nomogram。`fun` 参数指定了一个函数，该函数将模型预测转换为患者生存率的预测。最后，我们使用 `plot()` 函数将 Nomogram 绘制出来。

请注意，这只是 Nomogram 的一个简单示例。在实际应用中，您可能需要使用更复杂的模型和更多的变量来创建 Nomogram。

biodist r语言_R语言如何做COX回归分析和nomogram？

COX回归分析和nomogram是生存分析中常用的方法，R语言中有丰富的生存分析包，可以轻松实现这些分析。

首先需要安装并加载生存分析包`survival`和`rms`，可以使用以下命令：

install.packages(c("survival", "rms"))
library(survival)
library(rms)

接下来，我们可以使用`coxph()`函数进行COX回归分析。以lung数据集为例，该数据集包含了228名肺癌患者的生存时间和一些基本信息，我们可以使用如下代码进行COX回归分析：

data(lung)
fit <- coxph(Surv(time, status) ~ age + sex + ph.ecog + wt.loss, data = lung)
summary(fit)

其中，`Surv()`函数用于定义生存时间和事件，`time`表示生存时间，`status`表示生存状态（0表示存活，1表示死亡）。`age`、`sex`、`ph.ecog`、`wt.loss`为预测变量，可以根据实际情况进行修改。

输出结果中，`coef`列为每个预测变量的系数，`exp(coef)`列为各个预测变量的风险比（即相对危险度），`p`列为各个预测变量的显著性检验结果。

接下来，我们可以使用`nomogram()`函数生成nomogram图。nomogram图是一种直观的预测工具，可以根据个体的相关变量快速计算其生存概率。以上述COX回归分析结果为例，我们可以使用如下代码生成nomogram图：

nom <- nomogram(fit, fun = function(x) 1 - plogis(x), 
                funlabel = "Survival Prob", 
                predictor = TRUE, lp = TRUE)
plot(nom)

其中，`fun`参数用于定义生存概率函数，`funlabel`参数为生存概率函数的名称，`predictor`参数表示是否显示预测变量，`lp`参数表示是否显示线性预测（linear predictor）。

生成的nomogram图中，每个预测变量有一个刻度，每个刻度上有一个分数，可以通过将每个预测变量的分数相加，再在nomogram图中找到对应的总分数，即可得到该个体的生存概率。