R语言多因素COX回归并将其结果以森林图的形式展现完整代码
时间: 2023-09-12 14:07:48 浏览: 76
以下是一个R语言的多因素Cox回归并将结果以森林图形式展现的完整代码:
```r
# 加载所需的包
library(survival)
library(rms)
library(randomForestSRC)
# 加载数据(这里以lung数据集为例)
data(lung)
# 处理数据
lung <- na.omit(lung) # 去除缺失值
lung$status <- ifelse(lung$status == 1, "Dead", "Alive") # 将状态变量转换为字符型
# 多因素Cox回归
cox <- cph(Surv(time, status) ~ age + sex + ph.ecog + ph.karno + pat.karno + meal.cal + wt.loss, data = lung, x = TRUE, y = TRUE)
# 预测
rfsrc <- rfsrc(Surv(cox$y) ~ cox$x, data = lung, ntree = 1000)
# 展现结果
print(rfsrc) # 输出随机森林结果
plot(rfsrc, main = "Random Forest Survival Analysis") # 绘制随机森林结果的森林图
```
上述代码首先加载了所需的包,然后加载了一个名为lung的数据集。接着,代码对数据进行了一些处理,包括去除缺失值和将状态变量转换为字符型。然后,代码进行了一个多因素Cox回归,并将结果用于预测。最后,代码展现了随机森林的结果,并绘制了一个森林图。
相关问题
R语言多因素COX回归并将其结果以森林图的形式展现
好的,关于R语言多因素COX回归并将其结果以森林图的形式展现,可以按照以下步骤进行:
1. 准备数据集,包括需要分析的自变量和因变量。
2. 使用“survival”包中的“coxph”函数进行多因素COX回归分析,例如以下代码:
```R
library(survival)
fit <- coxph(Surv(time, status) ~ var1 + var2 + var3, data = data)
```
其中,Surv函数的第一个参数是时间(time),第二个参数是事件状态(status),“~”后面是自变量(var1、var2、var3)。
3. 查看回归结果,例如以下代码:
```R
summary(fit)
```
4. 使用“forestplot”包中的“forestplot”函数进行森林图绘制,例如以下代码:
```R
library(forestplot)
output <- summary(fit)
plot_data <- data.frame(names = output$coef[,4],
coef = exp(output$coef[,1]),
lower = exp(output$coef[,1] - (1.96 * output$coef[,2])),
upper = exp(output$coef[,1] + (1.96 * output$coef[,2])),
p.value = output$coef[,5])
forestplot(plot_data,
is.summary=c(TRUE,rep(FALSE, nrow(plot_data)-1))),
clip=c(0.05, 2),
xlog=TRUE,
col=fpColors(line="black", box="black"),
# add table header
add.table=TRUE,
table=cbind(c("", "coef", "95% CI", "p-value"),
c("", "", "", "")),
new_page=TRUE)
```
其中,“output”变量存储回归结果,然后将其转换为“plot_data”变量,然后使用“forestplot”函数进行绘图。绘图时要注意设置参数,例如“is.summary”表示是否为汇总结果,“clip”表示截断范围,“xlog”表示横坐标是否取对数,“col”表示颜色设置,“add.table”表示是否添加表头,“table”表示表头内容,“new_page”表示是否新建一页进行绘图。
绘制的森林图可以展示每个自变量的系数、置信区间和p值,可以帮助我们更加直观地理解多因素COX回归的结果。
R语言 单因素cox回归森林图代码
以下是使用survival和randomForestSRC包进行单因素Cox回归森林图的R代码示例:
```R
library(survival)
library(randomForestSRC)
# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")
# 为数据集设置生存对象
surv_obj <- Surv(data$time, data$status)
# 对因素进行单因素Cox回归森林分析
rfsrc_fit <- rfsrc(surv_obj ~ data$factor, data = data, ntree = 1000)
# 绘制森林图
plot(rfsrc_fit)
```
其中,`data.csv`是包含生存数据和因素的CSV文件。`data$time`和`data$status`分别是包含时间和事件信息的列。`data$factor`是包含因素信息的列。`ntree`参数指定生成森林的树的数目。`plot()`函数用于绘制森林图。