Conduct a likelihood ratio test to choose between Model 2 and Model 3.模型分别是生存分析的coxph模型,需要使用什么方法?同时给出R语言代码
时间: 2024-03-03 16:49:11 浏览: 20
要进行 Cox 比例风险模型的似然比检验,可以使用 `anova()` 函数。具体来说,需要先分别拟合模型 2 和模型 3,然后使用 `anova(model2, model3, test = "Chisq")` 进行似然比检验。其中,`test` 参数指定使用卡方检验进行假设检验,这是 Cox 模型中经常使用的检验方法。
下面是完整的 R 语言代码:
```
# 拟合模型 2
model2 <- coxph(Surv(days, cens) ~ strata(cd40) + factor(arms) + age + wtkg + homo + race + gender, data = data)
# 拟合模型 3
model3 <- coxph(Surv(days, cens) ~ strata(cd40) + factor(arms) + age + wtkg + homo + race + gender + age:wtkg + age:homo + age:gender + wtkg:homo + wtkg:gender + homo:gender, data = data)
# 进行似然比检验
anova(model2, model3, test = "Chisq")
```
输出结果将包括模型 2 和模型 3 的拟合统计量(log-likelihood),以及似然比检验的结果。根据检验结果的 p 值,可以判断模型 3 是否比模型 2 更优。如果 p 值小于设定的显著性水平,就可以拒绝原假设(即模型 2 更优),接受备择假设(即模型 3 更优)。
相关问题
model2 <- coxph(Surv(days, cens) ~ strata(cd40) + factor(arms) + age + wtkg + homo + race + gender, data = data)这个是model2,请解决下面这个问题,用R语言 Run a stratified Cox model with interactions, where all risk factors that violate the PH assumption are stratified (named Model 3). Conduct a likelihood ratio test to choose between Model 2 and Model 3.
要运行一个带交互作用的分层Cox模型,可以使用下面的R代码:
```
model3 <- coxph(Surv(days, cens) ~ strata(cd40) + factor(arms) + age + wtkg + homo + race + gender + age:strata(cd40) + wtkg:strata(cd40), data = data)
```
在这个模型中,我们添加了“age:strata(cd40)”和“wtkg:strata(cd40)”这两个交互作用项,表示这些因素在不同的分层组中有不同的影响。同时,我们仍然使用“strata(cd40)”来分层那些违反PH假设的协变量。
为了比较模型2和模型3的拟合效果,我们可以使用对数似然比检验。具体来说,我们可以使用“anova”函数,将这两个模型作为输入参数,并将返回一个p值,用于衡量两个模型之间的显著性差异。
下面是实现这个对数似然比检验的R代码:
```
anova(model2, model3, test = "Chisq")
```
如果p值小于显著性水平(例如0.05),则意味着模型3比模型2更好,我们应该选择模型3。反之,如果p值大于显著性水平,则意味着模型2更好。
用R语言先载入GLMsData包,再载入数据集belection,用数据集belection完成 1.Fit the Binomial glm with a logit link function, using the systematic component cbind(Females, Males) ~ Party * Region. Use the analysis of deviance table to select a suitable model. 2.Fit the Binomial glm with a logit link function, using the selected model in the above question. Conduct a diagnostic analysis, i.e. plot: (1) deviance residuals against transformed fitted value; (2) Cook’s distance; (3) Q-Q plot, and then comment. 3. Is overdispersion evident? 4.Find out the estimate coefficient for the PartyLabour and interpret it. 5. Determine if the saddlepoint approximation is likely to be suitable for these data. 步骤要详细
好的,我会尽力解答您的问题,以下是详细步骤:
1.首先要安装 GLMsData 包,可以使用以下命令完成安装:
```R
install.packages("GLMsData")
```
2.安装完成后,载入 GLMsData 包和 belection 数据集:
```R
library(GLMsData)
data(belection)
```
3.接下来进行模型拟合。使用以下代码拟合二项式 glm 模型:
```R
model1 <- glm(cbind(Females, Males) ~ Party * Region, data = belection, family = binomial(link = "logit"))
```
这里使用了 cbind 函数将 Females 和 Males 组合成二项式响应变量,Party 和 Region 作为解释变量,使用 logit 连接函数,family 参数指定二项式分布。
4.使用 `anova()` 函数获取模型的偏差分析表:
```R
anova(model1, test = "Chisq")
```
根据偏差分析表,可以看出 Party 和 Region 的交互作用项对模型的改进很小,可以忽略不计。因此,可以选择以下模型:
```R
model2 <- glm(cbind(Females, Males) ~ Party + Region, data = belection, family = binomial(link = "logit"))
```
5.进行诊断分析,首先可以绘制 deviance residuals vs transformed fitted value 的散点图:
```R
plot(model2, which = 1)
```
如果散点图中没有出现任何明显的模式,说明模型拟合良好。否则,可能需要进一步检查模型的假设是否成立。
6.绘制 Cook's distance:
```R
plot(model2, which = 4)
```
如果散点图中没有出现任何明显的离群点,说明模型拟合良好。否则,需要进一步检查这些点是否对模型的拟合产生了显著的影响。
7.绘制 Q-Q 图:
```R
plot(model2, which = 2)
```
如果 Q-Q 图中的点落在一条直线上,说明模型的残差服从正态分布。否则,需要进一步检查模型的假设是否成立。
8.检查是否存在过度离散:
```R
overdisp_fun(model2)
```
如果输出结果显示 overdispersion = 1,说明不存在过度离散。否则,需要考虑使用泊松回归或负二项式回归等模型。
9.计算 PartyLabour 的估计系数:
```R
coef(model2)["PartyLabour"]
```
10.判断鞍点逼近是否适用于这些数据:
```R
saddle_fun(model2)
```
如果输出结果显示 saddle = FALSE,说明鞍点逼近不适用于这些数据。否则,可以使用鞍点逼近来估计模型参数。