R语言cox回归分析代码

进行R语言cox回归分析的代码如下所示：

# 导入survivalR包
library(survival)

# 准备生存数据，假设数据存储在df中，其中自变量存储在x中，因变量存储在y中
df <- data.frame(x1, x2, ..., y)

# 执行cox回归分析
cox_model <- coxph(Surv(time, event) ~ x1 + x2 + ..., data = df)

# 查看cox回归结果
summary(cox_model)

在上述代码中，需要将生存数据准备好，并将自变量和因变量指定到相应的变量中。然后使用`coxph()`函数执行cox回归分析，其中`Surv()`函数用于指定生存时间和事件信息，`~`符号用于指定自变量和因变量的关系，`data`参数用于指定数据框。最后，使用`summary()`函数查看cox回归结果。

请注意，以上代码仅为示例，实际使用时需要根据具体情况进行相应的调整和修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [用R语言进行Cox回归生存分析](https://blog.csdn.net/weixin_43569478/article/details/108079548)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [生信分析论文套路R语言代码](https://download.csdn.net/download/thtfhtfhvyyy/87244940)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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