> plot(nom1) > cal1<-calibrate(fit1,method = "boot",B=1000) > plot(cal1,xlim=c(0,1.0),ylim=c(0,1.0), + xlab = "Nomogram Predicted Survival", ylab = "Actual Survival") n=130 Mean absolute error=0.075 Mean squared error=0.00782 0.9 Quantile of absolute error=0.126

根据提供的代码和结果，我们可以得到以下信息：

1. `plot(nom1)`: 绘制了一个名为`nom1`的图形，但是没有提供`nom1`的定义，无法确定具体内容。

2. `cal1 <- calibrate(fit1, method = "boot", B = 1000)`: 使用`fit1`进行校准，使用Bootstrap方法，并进行1000次重抽样。结果存储在`cal1`中。

3. `plot(cal1, xlim = c(0, 1.0), ylim = c(0, 1.0), xlab = "Nomogram Predicted Survival", ylab = "Actual Survival")`: 绘制校准结果的图形，横轴为预测生存率，纵轴为实际生存率。

4. `n = 130`: 样本数量为130个。

5. `Mean absolute error = 0.075`: 平均绝对误差为0.075。

6. `Mean squared error = 0.00782`: 平均平方误差为0.00782。

7. `0.9 Quantile of absolute error = 0.126`: 绝对误差的0.9分位数为0.126。这表示90%的样本的绝对误差小于或等于0.126。

相关问题

fcox3 <- cph(Surv(OS.time, OS) ~ RiskGroup + pstage +gender, surv=T,x=T, y=T, time.inc = 36, data=my.cli.3) cal3 <- calibrate(fcox3, cmethod="KM", method="boot", u=36, m=94, B=500)#m，是根据样本量n而定，一般m=n/4或n/5即可 fcox5 <- cph(Surv(OS.time, OS) ~ RiskGroup + pstage +gender, surv=T,x=T, y=T, time.inc = 60, data=my.cli.3) cal5 <- calibrate(fcox5, cmethod="KM", method="boot", u=60, m=94, B=500)# 怎么把cal3,cal5 画在一幅图上

您可以使用 `plot()` 函数将 `cal3` 和 `cal5` 的结果画在同一幅图上，具体步骤如下：

1. 首先，使用 `plot()` 函数绘制 `cal3` 的校准曲线，设置 `xlim` 和 `ylim` 参数来确定 x 轴和 y 轴的取值范围，同时设置 `col` 参数来指定曲线的颜色，例如：

   plot(cal3, xlim=c(0, 1), ylim=c(0, 1), col="blue")

2. 接着，使用 `lines()` 函数将 `cal5` 的校准曲线添加到图中，同样设置 `col` 参数来指定曲线的颜色，例如：

   lines(cal5, col="red")

3. 最后，添加图例，可以使用 `legend()` 函数来添加图例，指定 `legend` 参数为一个字符向量，其中包含两个元素，分别对应于 `cal3` 和 `cal5` 的标签，例如：

   legend("bottomright", legend=c("Time=36", "Time=60"), col=c("blue", "red"), lty=1)

其中，`"bottomright"` 参数指定图例的位置，`lty=1` 参数指定线条类型为实线。

综上所述，您可以使用如下的 R 代码来绘制 `cal3` 和 `cal5` 的校准曲线并添加图例：

plot(cal3, xlim=c(0, 1), ylim=c(0, 1), col="blue")
lines(cal5, col="red")
legend("bottomright", legend=c("Time=36", "Time=60"), col=c("blue", "red"), lty=1)

运行上述代码，即可得到 `cal3` 和 `cal5` 校准曲线的图像，并且图像中包含了图例，方便您对比两个曲线的区别。

基于以下代码：# ①建立50×30的随机数据和30个变量 set.seed(123) X <- matrix(rnorm(50*30), ncol=30) y <- rnorm(50) # ②生成三组不同系数的线性模型 beta1 <- rnorm(30, mean=1, sd=0.5) beta2 <- rnorm(30, mean=2, sd=0.5) beta3 <- rnorm(30, mean=3, sd=0.5) # 定义一个函数用于计算线性回归的CV值 cv_linear <- function(X, y, k=10, lambda=NULL) { n <- nrow(X) if (is.null(lambda)) { lambda <- seq(0, 1, length.out=100) } mse <- rep(0, length(lambda)) folds <- sample(rep(1:k, length.out=n)) for (i in 1:k) { X_train <- X[folds!=i, ] y_train <- y[folds!=i] X_test <- X[folds==i, ] y_test <- y[folds==i] for (j in 1:length(lambda)) { fit <- glmnet(X_train, y_train, alpha=0, lambda=lambda[j]) y_pred <- predict(fit, newx=X_test) mse[j] <- mse[j] + mean((y_test - y_pred)^2) } } mse <- mse / k return(mse) } # ③（线性回归中）分别计算这三组的CV值 lambda <- seq(0, 1, length.out=100) mse1 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda) mse2 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda) mse3 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda) # ④（岭回归中）分别画出这三组的两张图，两张图均以lambd为横坐标，一张图以CV error为纵坐标，一张图以Prediction error为纵坐标，两张图同分开在Plots位置 library(glmnet) par(mfrow=c(1,2)) # 画CV error图 plot(lambda, mse1, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta1") points(lambda, mse2, type="l", col="red") points(lambda, mse3, type="l", col="blue") # 画Prediction error图 fit1 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse1)]) fit2 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse2)]) fit3 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse3)]) y_pred1 <- predict(fit1, newx=X) y_pred2 <- predict(fit2, newx=X) y_pred3 <- predict(fit3, newx=X) pred_error1 <- mean((y - y_pred1)^2) pred_error2 <- mean((y - y_pred2)^2) pred_error3 <- mean((y - y_pred3)^2) plot(lambda, pred_error1, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta1") points(lambda, pred_error2, type="l", col="red") points(lambda, pred_error3, type="l", col="blue")。按以下要求修改R代码：将三组的分别以CV error和Prediction error为纵坐标的图，每次Plots位置只会出现同一个组的两张分别以CV error和Prediction error为纵坐标的图

可以按照以下步骤修改代码：

1. 将 par(mfrow=c(1,2)) 改为 par(mfrow=c(2,3))，表示将Plots位置改为6个。

2. 将 plot(lambda, mse1, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta1") 和 plot(lambda, pred_error1, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta1") 改为：

# 画Beta1的CV error图
plot(lambda, mse1, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta1 CV error")
# 画Beta1的Prediction error图
plot(lambda, pred_error1, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta1 Prediction error")

这样就能够将同一组的两张图排列在一起，并且更明确地表示出它们的含义。

3. 将上述代码中的“Beta1”改为“Beta2”和“Beta3”，分别表示三组系数的图像。修改后的完整代码如下：

# ①建立50×30的随机数据和30个变量
set.seed(123)
X <- matrix(rnorm(50*30), ncol=30)
y <- rnorm(50)

# ②生成三组不同系数的线性模型
beta1 <- rnorm(30, mean=1, sd=0.5)
beta2 <- rnorm(30, mean=2, sd=0.5)
beta3 <- rnorm(30, mean=3, sd=0.5)

# 定义一个函数用于计算线性回归的CV值
cv_linear <- function(X, y, k=10, lambda=NULL) {
  n <- nrow(X)
  if (is.null(lambda)) {
    lambda <- seq(0, 1, length.out=100)
  }
  mse <- rep(0, length(lambda))
  folds <- sample(rep(1:k, length.out=n))
  for (i in 1:k) {
    X_train <- X[folds!=i, ]
    y_train <- y[folds!=i]
    X_test <- X[folds==i, ]
    y_test <- y[folds==i]
    for (j in 1:length(lambda)) {
      fit <- glmnet(X_train, y_train, alpha=0, lambda=lambda[j])
      y_pred <- predict(fit, newx=X_test)
      mse[j] <- mse[j] + mean((y_test - y_pred)^2)
    }
  }
  mse <- mse / k
  return(mse)
}

# ③（线性回归中）分别计算这三组的CV值
lambda <- seq(0, 1, length.out=100)
mse1 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda)
mse2 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda)
mse3 <- cv_linear(X, y, lambda=lambda)

# ④（岭回归中）分别画出这三组的两张图，每组两张图均以lambda为横坐标：
library(glmnet)
par(mfrow=c(2,3))

# 画Beta1的CV error图
plot(lambda, mse1, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta1 CV error")
# 画Beta1的Prediction error图
fit1 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse1)])
y_pred1 <- predict(fit1, newx=X)
pred_error1 <- mean((y - y_pred1)^2)
plot(lambda, pred_error1, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta1 Prediction error")

# 画Beta2的CV error图
plot(lambda, mse2, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta2 CV error")
# 画Beta2的Prediction error图
fit2 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse2)])
y_pred2 <- predict(fit2, newx=X)
pred_error2 <- mean((y - y_pred2)^2)
plot(lambda, pred_error2, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta2 Prediction error")

# 画Beta3的CV error图
plot(lambda, mse3, type="l", xlab="lambda", ylab="CV error", main="Beta3 CV error")
# 画Beta3的Prediction error图
fit3 <- glmnet(X, y, alpha=0, lambda=lambda[which.min(mse3)])
y_pred3 <- predict(fit3, newx=X)
pred_error3 <- mean((y - y_pred3)^2)
plot(lambda, pred_error3, type="l", xlab="lambda", ylab="Prediction error", main="Beta3 Prediction error")