威布尔比例风险模型MATLAB实现

威布尔比例风险模型是生存分析中常用的模型之一，用于估计事件发生的概率和时间。下面是MATLAB实现威布尔比例风险模型的代码示例：

% 导入数据
data = readtable('survival_data.csv');
time = data.time;
status = data.status;
X = data(:, 3:end);

% 定义威布尔比例风险模型
beta0 = zeros(size(X, 2), 1);
[beta, dev, stats] = glmfit(X, [status, time], 'weibull', 'link', 'log', 'offset', log(time), 'start', beta0);

% 输出结果
disp(['beta: ', num2str(beta')]);
disp(['deviance: ', num2str(dev)]);
disp(['p-value: ', num2str(stats.p)]);

% 绘制Kaplan-Meier曲线
figure;
[km_time, km_prob] = kmc(time, status);
plot(km_time, km_prob, 'LineWidth', 2);
xlabel('Time');
ylabel('Survival Probability');
title('Kaplan-Meier Curve');

% 绘制威布尔比例风险模型预测曲线
hold on;
pred_time = linspace(min(time), max(time), 100);
pred_prob = exp(-exp(X*beta)*pred_time.^exp(beta(end)));
plot(pred_time, pred_prob, 'LineWidth', 2);
legend('Kaplan-Meier Curve', 'Weibull Proportional Hazard Model');

这里使用了MATLAB内置的`glmfit`函数，通过指定参数`'weibull', 'link', 'log'`来实现威布尔比例风险模型的拟合，同时也指定了偏移量`log(time)`和起始点`beta0`。最后，使用`kmc`函数绘制了Kaplan-Meier曲线，同时也绘制了威布尔比例风险模型的预测曲线。