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
时间: 2023-12-22 12:06:20 浏览: 37
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。
相关问题
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$y, ylab = "Schoenfeld Residuals", xlab = "Time")
# Check proportional hazards assumption using goodness of fit test
cox.zph(model1)
```
第一行代码拟合了一个 Cox 比例风险模型,其中“days”和“cens”是生存时间和事件指示符(1表示死亡,0表示截尾)。其中,factor(arms)是处理组的分类变量,cd40、age、wtkg、homo、race和gender是其他协变量。
第二行代码使用对数-对数图检查比例风险假设。它绘制了模型的生存曲线,其中时间轴是对数坐标。
第三行代码使用Schoenfeld残差图检查比例风险假设。它绘制了残差随时间的变化,如果残差随机分布在零附近,则比例风险假设得到满足。
第四行代码使用cox.zph函数进行拟合优度测试,如果p值小于0.05,则表明比例风险假设被违反。
怎么绘制cd40的log-log图,模型是model1 <- coxph(Surv(days, cens) ~ factor(arms) + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender, data = data)
要绘制 cd40 变量的 log-log 图,可以按照以下步骤进行操作:
1. 使用 `resid` 函数获取 Cox 模型的残差:
```
resid1 <- resid(model1, type = "scaledsch")
```
2. 使用 `ggplot2` 包绘制 log-log 图:
```
library(ggplot2)
ggplot(data.frame(x = model1$time, y = resid1), aes(x = log(model1$time), y = log(-log(resid1)))) +
geom_point() +
xlab("log(Time)") +
ylab("log(-log(Survival Probability))") +
ggtitle("Log-Log Plot of CD40")
```
其中,`model1$time` 表示 Cox 模型中的时间变量,`resid1` 表示 Cox 模型的残差,`log(-log(resid1))` 表示 Cox 模型的 log(-log) 残差。在图中,横轴为 log(Time),纵轴为 log(-log(Survival Probability)),每个点表示一个观测值的残差。