> c_index1 <- cindex(surv, fit_1) Error in cindex(surv, fit_1) : could not find function "cindex"
时间: 2024-03-15 10:44:08 浏览: 18
根据您提供的错误信息,很可能是由于 R 程序的 cindex 函数未被正确地加载导致的。这可能是因为您没有正确加载包含 cindex 函数的 R 包。
您可以尝试通过以下命令安装并加载 "pec" 包,该包包含 cindex 函数:
```
install.packages("pec")
library(pec)
```
如果您已经安装了 "pec" 包但仍然遇到此问题,则可能需要检查您的 R 程序的路径是否正确。您可以通过以下命令列出 R 包的路径:
```
.libPaths()
```
如果 "pec" 包不在其中,则需要将其添加到 R 包的路径中。您可以通过以下命令将包路径添加到 R 包的路径中:
```
.libPaths(c("/path/to/pec", .libPaths()))
```
其中 "/path/to/pec" 是 "pec" 包的安装路径。
希望这些信息能帮助您解决问题。
相关问题
> c_index1 <- cindex(surv, fit_1) Error in if (!(formula.names[1] == "~") || (match("$", formula.names, : missing value where TRUE/FALSE needed
这个错误提示表明在计算c_index1时,`surv`和`fit_1`中有缺失值。您可以使用以下命令来检查:
```
sum(is.na(fit_1))
sum(is.na(surv$time))
sum(is.na(surv$status))
```
如果有缺失值,您需要对其进行处理,例如删除或插补缺失值。如果缺失值数量很少,您也可以考虑直接删除它们:
```
na_idx <- which(is.na(fit_1) | is.na(surv$time) | is.na(surv$status))
fit_1 <- fit_1[-na_idx]
surv <- surv[-na_idx, ]
```
如果缺失值比例很高,您需要使用适当的方法进行插补。
计算两两之间C-INDEX的检验差异。sum.surv1<-summary(fit_1) c_index1<-sum.surv1$concordance c_index1 sum.surv2<-summary(fit_2) c_index2<-sum.surv2$concordance c_index2 sum.surv3<-summary(fit_3) c_index3<-sum.surv3$concordance c_index3 sum.surv4<-summary(fit_4) c_index4<-sum.surv4$concordance c_index4
你的问题是如何计算两两之间C-INDEX的检验差异。假设你已经通过不同的模型(fit_1,fit_2,fit_3和fit_4)对某个生存数据集进行了生存分析,并且计算了每个模型的C-INDEX,你可以使用以下代码来计算两两之间的差异:
```
library(survcomp)
# 创建一个矩阵来存储C-INDEX差异
c_index_diff <- matrix(NA, nrow = 4, ncol = 4)
# 使用survdiff函数来计算C-INDEX差异,并将结果存储在矩阵中
c_index_diff[1, 2] <- survdiff(fit_1, fit_2, R = 1000)$p.value
c_index_diff[1, 3] <- survdiff(fit_1, fit_3, R = 1000)$p.value
c_index_diff[1, 4] <- survdiff(fit_1, fit_4, R = 1000)$p.value
c_index_diff[2, 3] <- survdiff(fit_2, fit_3, R = 1000)$p.value
c_index_diff[2, 4] <- survdiff(fit_2, fit_4, R = 1000)$p.value
c_index_diff[3, 4] <- survdiff(fit_3, fit_4, R = 1000)$p.value
# 将矩阵中的NA替换为0
c_index_diff[is.na(c_index_diff)] <- 0
```
这里使用`survdiff`函数计算两个模型之间的C-INDEX差异,并将结果存储在矩阵`c_index_diff`中。`R = 1000`表示通过1000次模拟来估计差异的p值。最后,将矩阵中的NA替换为0,以使结果更易于阅读。