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)
时间: 2023-12-23 12:01:55 浏览: 28
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$time` 表示 Cox 模型中的时间变量,`resid1` 表示 Cox 模型的残差,`log(-log(resid1))` 表示 Cox 模型的 log(-log) 残差。在图中,横轴为 log(Time),纵轴为 log(-log(Survival Probability)),每个点表示一个观测值的残差。
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生存分析怎么用R语言绘制cd40的log-log图,模型是model1 <- coxph(Surv(days, cens) ~ factor(arms) + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender, data = data)
要绘制cd40的log-log图,你需要首先计算模型的残差。可以使用survfit()函数来计算模型的残差,然后使用plot()函数绘制log-log图。
下面是一个简单的例子:
```R
# 计算模型的残差
residuals <- residuals(model1, type="deviance")
# 计算生存概率
surv_prob <- survfit(Surv(days, cens) ~ residuals)
# 绘制log-log图
plot(surv_prob, log="xy", xlab="Time", ylab="-log(Survival Probability)", main="CD40 Survival Probability")
```
在上面的例子中,我们首先使用residuals()函数计算模型的残差。然后,我们使用survfit()函数计算基于残差的生存概率。最后,我们使用plot()函数绘制log-log图,并且将x轴和y轴的刻度都转换为对数刻度。xlab和ylab参数用来添加x轴和y轴的标签,main参数用来添加图标题。
希望对你有所帮助!
model1 <- coxph(Surv(days, cens) ~ factor(arms) + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender, data = data)这是我的模型,我需要绘制log-log图以检验age的PH假设
要绘制log-log图以检验age的PH假设,可以先在R中安装和加载survival包。然后使用survfit函数在已拟合的Cox模型上计算Kaplan-Meier曲线,并使用survdiff函数进行对数-对数图检验。
下面是绘制log-log图的代码示例:
```{r}
library(survival)
# 计算Kaplan-Meier曲线
fit <- survfit(model1)
# 绘制对数-对数图
plot(log(-log(fit$surv)), log(fit$n.risk), type="l", xlab="log(-log(survival))", ylab="log(n.risk)", main="Log-Log plot for PH assumption")
# 添加水平参考线
abline(h=log(model1$nevent/10), col="red")
```
在图中,红色的水平参考线表示事件数的10分之1,可以根据实际情况进行修改。如果age符合PH假设,那么对数-对数图应该显示为一条水平的直线。如果它是一个倾斜的曲线,那么就意味着age可能不符合PH假设。