data$g_t <- log(data$days) data$g_t_cd40 <- data$g_t * data$cd40 data$g_t_age <- data$g_t * data$age data$g_t_wtkg <- data$g_t * data$wtkg data$g_t_homo <- data$g_t * data$homo data$g_t_race <- data$g_t * data$race data$g_t_gender <- data$g_t * data$gender model4 <- coxph(Surv(days, cens) ~ factor(arms) + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender + g_t_cd40 + g_t_age + g_t_wtkg + g_t_homo+data$g_t_race+data$g_t_gender, data = data)这个是模型四
时间: 2024-03-04 21:53:49 浏览: 33
这段代码是在创建模型4的过程中进行的数据操作和变量创建。具体来说,它将时间变量取对数并将其存储在名为`g_t`的新变量中。然后,它使用`g_t`变量和其他预测变量创建一些交互项,如`g_t_cd40`、`g_t_age`和`g_t_wtkg`等,这些交互项用于捕捉时间和其他预测变量之间的关系。最后,它将所有变量包括在一个`coxph()`函数中,用于拟合模型4。
模型4的解释如下:
```
model4 <- coxph(Surv(days, cens) ~ factor(arms) + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender + g_t_cd40 + g_t_age + g_t_wtkg + g_t_homo+data$g_t_race+data$g_t_gender, data = data)
```
- `Surv(days, cens)`:指定生存时间和事件发生情况的变量。
- `factor(arms)`:将治疗组变量转换为因子变量,并包括在模型中。
- `cd40`、`age`、`wtkg`、`homo`、`race`和`gender`:分别是CD40计数、年龄、体重、家族史、种族和性别等预测变量,并包括在模型中。
- `g_t_cd40`、`g_t_age`、`g_t_wtkg`和`g_t_homo`:分别是`g_t`变量和CD40计数、年龄、体重和家族史等预测变量的交互项,并包括在模型中。
- `data$g_t_race`和`data$g_t_gender`:分别是`g_t`变量和种族、性别等预测变量的交互项,并包括在模型中。