基于模型model1 <- coxph(Surv(days, cens) ~ factor(arms) + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender, data = data),且已知成对0是需要分层的,用R语言代码解决上面的问题
时间: 2023-12-22 16:06:20 浏览: 35
可以使用以下代码来解决上述问题:
```
model2 <- coxph(Surv(days, cens) ~ strata(pair) + factor(arms) + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender, data = data)
```
其中,`strata(pair)` 表示将 `pair` 变量作为分层变量,使得模型能够考虑到成对数据的相关性。
通过这种方式,我们可以得到一个考虑到成对数据相关性的 Cox 模型,用于预测生存时间。
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这是基础的模型model1 <- coxph(Surv(days, cens) ~ factor(arms) + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender, data = data),请用R语言代码解决上述的问题
好的,下面是基于上述模型的R语言代码来运行扩展的Cox模型(模型4)并对其结果进行评论:
```
# 运行基础的Cox模型
model1 <- coxph(Surv(days, cens) ~ factor(arms) + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender, data = data)
# 添加g(t)=log(t)和危险因素之间的交互作用
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
# 运行扩展的Cox模型
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 = data)
# 对模型4的结果进行评论
需要根据实际情况进行分析和评论。
```
需要注意的是,上述代码是根据您提供的基础模型进行的推断,实际情况可能因数据集和分析目的的不同而有所不同。
model1 <- coxph(Surv(days, cens) ~ factor(arms) + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender, data = data)这是我的模型,请给我解决上述问题的代码
为了检查每个变量是否违反比例风险假设,您可以使用以下代码:
```
# Fit the Cox proportional hazards model
model1 <- coxph(Surv(days, cens) ~ factor(arms) + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender, data = data)
# Check proportional hazards assumption using log-log plots
plot(survfit(model1), log = "x")
# Check proportional hazards assumption using Schoenfeld residuals
residuals <- residuals(model1, "schoenfeld")
plot(residuals ~ model1$y, ylab = "Schoenfeld Residuals", xlab = "Time")
# Check proportional hazards assumption using goodness of fit test
cox.zph(model1)
```
第一行代码拟合了一个 Cox 比例风险模型,其中“days”和“cens”是生存时间和事件指示符(1表示死亡,0表示截尾)。其中,factor(arms)是处理组的分类变量,cd40、age、wtkg、homo、race和gender是其他协变量。
第二行代码使用对数-对数图检查比例风险假设。它绘制了模型的生存曲线,其中时间轴是对数坐标。
第三行代码使用Schoenfeld残差图检查比例风险假设。它绘制了残差随时间的变化,如果残差随机分布在零附近,则比例风险假设得到满足。
第四行代码使用cox.zph函数进行拟合优度测试,如果p值小于0.05,则表明比例风险假设被违反。