R中fit1<-lrm(low~age+ftv+ht+lwt+ptl+smoke+ui+race1+race2,data=mydata,x=T,y=T)

在R中，`lrm()`函数通常是从`rms`包中使用的函数，用于拟合逻辑回归模型。根据你提供的代码，`fit1 <- lrm(low ~ age + ftv + ht + lwt + ptl + smoke + ui + race1 + race2, data = mydata, x = T, y = T)`，它使用了以下参数和数据：

- `low`: 目标变量（响应变量），在这里被假设为二进制变量。
- `age`, `ftv`, `ht`, `lwt`, `ptl`, `smoke`, `ui`, `race1`, `race2`: 自变量（预测变量）。
- `data`: 数据框，其中包含了上述变量。
- `x = T, y = T`: 这些参数指定了使用数据框的列作为自变量和目标变量。

通过运行该代码，将会拟合一个逻辑回归模型，并将结果保存在`fit1`对象中。

请确保在运行该代码之前，已经安装并加载了`rms`包。可以通过以下代码来安装和加载该包：

install.packages("rms")
library(rms)

另外，请确保`mydata`是一个包含了所有指定的变量的数据框，并且这些变量的命名在数据框中正确地对应了列名。

最后，你可以进一步探索和分析拟合的逻辑回归模型，使用`summary()`函数查看模型摘要，或者使用其他适用于`lrm`对象的函数来获取模型的性能指标、预测值等。

相关问题

###Logistic ##数据集划分 set.seed(1) train_id=sample(1:nrow(data),0.7*nrow(data)) train=data[train_id,] test=data[-train_id,] write.csv(train,file = "train.csv") write.csv(test,file="tset.csv") ###logistics和列线图 anyNA(train) mydata <- train install.packages("rms") library(rms) library(Hmisc) attach(mydata) dd <- datadist(mydata) options(datadist='dd') fit0 <- lrm(outcom~BMI+fus+lym+mon+alt+ast+ldh+ na+crp+aptt+inr+sssj+pzsxj+mmzj+pmzj+xxbbhz +shmmzj ,data=mydata,x=T,y=T)#lasso回归中筛选出的变量 fit0 nom0 <- nomogram(fit0,fun=plogis,fun.at = c(.001,.01,.05,.5, .95, .99,.999), lp=T,funlabel="thrombus rate") plot(nom0) fit1 <- lrm(outcom ~ BMI+lym+fus +aptt+sssj+mmzj, data = mydata,x=T,y=T)#对于不显著的指标予以剔除 fit1 summary(fit1) ##nomogram nom1 <- nomogram(fit1, fun = plogis, fun.at = c(.001, .01, .05, .5, .95, .99, .999), lp = TRUE, funlabel = "thrombus rate") plot(nom1) ###predict预测并做ROC install.packages("rms") library(rms) install.packages("tidyverse") library(tidyverse) anyNA(train) fit1 gd <- predict(fit1, newdata = train, se.fit = FALSE, dispersion = NULL, terms = FALSE, na.action = na.pass) gd2 <- predict(fit1,newdata=test, se.fit=FALSE,dispersion=NULL,terms=NULL, na.action=na.pass)

根据您提供的代码，可能存在以下问题：

1. `fus` 变量可能被拼写错误，导致无法识别。建议检查变量名称是否正确。

2. 在 `lrm()` 函数中，`x=T` 和 `y=T` 参数是无效的。如果想要使用公式输入变量，可以使用 `formula` 参数，例如 `formula = outcom ~ .` 表示使用所有变量进行拟合。

3. 在 `predict()` 函数中，`dispersion=NULL` 参数也是无效的。如果需要计算标准误，可以设置 `se.fit = TRUE`。

4. 在 `predict()` 函数中，`terms=NULL` 参数也是无效的。如果需要返回预测的线性预测值，可以设置 `type = "lp"`。

下面是修改过后的代码示例：

###Logistic 
##数据集划分 
set.seed(1) 
train_id <- sample(1:nrow(data), 0.7 * nrow(data)) 
train <- data[train_id,] 
test <- data[-train_id,] 
write.csv(train, file = "train.csv") 
write.csv(test, file = "test.csv") 

###logistics和列线图 
anyNA(train) 
mydata <- train 
install.packages("rms") 
library(rms) 
library(Hmisc) 
attach(mydata) 
dd <- datadist(mydata) 
options(datadist='dd') 

fit0 <- lrm(outcom ~ BMI + fus + lym + mon + alt + ast + ldh + na + crp + aptt + sssj + pzsxj + mmzj + pmzj + xxbbhz + shmmzj, 
            data = mydata) #lasso回归中筛选出的变量 fit0 
nom0 <- nomogram(fit0, fun = plogis, 
                  fun.at = c(.001, .01, .05, .5, .95, .99, .999), 
                  lp = TRUE, funlabel = "thrombus rate") 
plot(nom0) 

fit1 <- lrm(outcom ~ BMI + lym + fus + aptt + sssj + mmzj, 
            data = mydata) #对于不显著的指标予以剔除 
summary(fit1) 

##nomogram 
nom1 <- nomogram(fit1, 
                 fun = plogis, 
                 fun.at = c(.001, .01, .05, .5, .95, .99, .999), 
                 lp = TRUE, 
                 funlabel = "thrombus rate") 
plot(nom1) 

###predict预测并做ROC 
install.packages("tidyverse") 
library(tidyverse) 
anyNA(train) 

gd <- predict(fit1, newdata = train, 
              se.fit = TRUE, type = "lp", 
              na.action = na.pass) 

gd2 <- predict(fit1, newdata = test, 
               se.fit = TRUE, type = "lp", 
               na.action = na.pass) 

roc_obj <- roc(train$outcom, exp(gd)/(1 + exp(gd))) # 计算 ROC 曲线 
plot(roc_obj) # 绘制 ROC 曲线

请注意，这里的 `gd` 和 `gd2` 变量存储的是线性预测值，需要使用 `exp(gd)/(1 + exp(gd))` 转换为预测的概率值，才能用于计算 ROC 曲线。

R语言计算logistic回归C指数，以及获得C指数的95%CI，logistic回归模型如下：logistic_model_shi <- lrm(复发 ~ BMI + 术后VAS + 下床时间 + 活动程度评分 + Pfirrmann分级, data = mydat, x=T, y=T)

在R语言中，可以使用rms包中的lrm函数来进行logistic回归分析。要计算C指数和其95%CI，可以使用validate函数。

首先需要安装rms包和Hmisc包。可以使用以下命令进行安装：

install.packages("rms")
install.packages("Hmisc")

然后加载包：

library(rms)
library(Hmisc)

接下来，使用lrm函数拟合logistic回归模型：

logistic_model_shi <- lrm(复发 ~ BMI + 术后VAS + 下床时间 + 活动程度评分 + Pfirrmann分级,
                          data = mydat, x=T, y=T)

其中，“mydat”是数据框名，“x=T”表示保留所有自变量，“y=T”表示保留因变量。

接下来，使用validate函数计算C指数和其95%CI：

val_shi <- validate(logistic_model_shi, method="boot", B=1000)
Cindex_shi <- val_shi$cindex[1]
Cindex_CI_shi <- val_shi$cindex[2:3]

其中，“method”指定采用bootstrap方法，“B”指定bootstrap重复次数。C指数和其95%CI分别存储在“Cindex_shi”和“Cindex_CI_shi”中。