R语言如何对cox回归评价残差是否方差齐，举几个例子

在R语言中，Cox比例风险模型（Cox proportional hazards model）是一种用于生存分析的统计模型，它假设风险比在整个观察期内保持不变。为了评估模型拟合的残差方差是否均匀，我们通常检查残差图和结余生命表图，以及计算一些统计量如 Schoenfeld残差。

1. **残差图**:
使用`survminer`包的`ggsurvplot()`函数可以创建残差图，例如：

   library(survminer)
   cox_model <- coxph(Surv(time, event) ~ variable1 + variable2, data = your_data)
   ggcoxresidual(cox_model)

这会显示风险分数随时间变化的散点图，如果数据点随机分布在一条直线上，则表明方差齐。

2. **结余生命表图 (Survival Function plot)**:
可以通过`survfit()`函数生成结余生存函数，并绘制其与预测值的差异，查看是否有异常的趋势。

   sf <- survfit(cox_model, newdata = your_data)
   ggsurvplot(sf, risk.table = TRUE)

3. **Schoenfeld残差检验**:
使用`spline()`函数从`rms`包计算Schoenfeld残差，然后做图形展示或进行统计检验（`anovaTest()`函数）看是否有线性趋势，表示方差非齐。

   library(rms)
   schoenfeld_test <- anovaTest(cox_model, test="s")
   plot(schoenfeld_test$wald)