r语言coxph代码

好的，以下是一个简单的R语言coxph代码示例：

library(survival)
data(lung)
fit <- coxph(Surv(time, status) ~ age + sex + ph.ecog, data = lung)
summary(fit)

这个代码使用了survival包中的coxph函数，对肺癌数据集中的生存时间、生存状态、年龄、性别和ph.ecog等变量进行了Cox比例风险回归分析。最后使用summary函数输出了回归结果的摘要信息。

相关问题

r语言怎么把coxph数据做森林图

要Cox模型的结果绘制为森林图，您可以使用“forestplot”包。

以下是一个简单的示例代码：

library(survival)
library(forestplot)

# 拟合Cox模型
fit <- coxph(Surv(time, status) ~ age + sex + ph.ecog + ph.karno, data = lung)

# 提取模型系数及其标准误
coef <- summary(fit)$coef[,c(1,3)]

# 将结果绘制为森林图
forestplot(row.names = coef[,1],
           mean = coef[,1],
           lower = coef[,2],
           upper = coef[,2],
           is.summary = c(TRUE, rep(FALSE, nrow(coef)-1))),
           xlog = TRUE,
           zero = 1,
           boxsize = 0.4)

在这个例子中，我们使用了肺癌数据集中的一些变量来拟合Cox模型。然后，我们使用`summary()`函数提取模型系数及其标准误，并将其传递给`forestplot()`函数来创建森林图。

请注意，我们设置了`is.summary`参数，以便第一个系数显示为摘要线，而其他系数则显示为单独的行。我们还设置了`xlog`参数，以便将水平轴设置为对数刻度。最后，我们设置了`zero`参数，以便摘要线的值为1，这是常见的比较基准。

这只是一个简单的例子，您可以根据您的具体需求进行调整。

r语言怎么把coxph数据转化为数据框

在R语言中，可以使用`broom`包中的`tidy()`函数将`coxph`模型的结果转化为数据框。具体操作如下：

假设我们已经拟合了一个`coxph`模型，并将结果赋值给`fit`变量，可以使用以下代码将结果转化为数据框：

library(broom)
result <- tidy(fit)

这将返回一个包含模型结果的数据框，其中每一行代表一个模型系数，包括系数估计值、标准误、置信区间和p值等信息。如果需要获取更多信息，可以查看`broom`包的文档或使用`summary()`函数查看转化后的数据框。