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
时间: 2023-12-22 07:06:20 浏览: 28
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。