R语言生存分析（ROC）代码

以下是一个简单的R语言生存分析（ROC）代码示例：

# 加载所需的库
library(survival)
library(rms)

# 读取数据
data(lung)

# 创建生存对象
surv_obj <- Surv(lung$time, lung$status)

# 计算生存ROC曲线
survival_roc <- survROC(surv_obj, lung$sex)

# 绘制ROC曲线
plot(survival_roc, main = "Survival ROC Curve", xlab = "1 - specificity", ylab = "Sensitivity")

这里使用了`survival`和`rms`库来进行生存分析和ROC曲线绘制。具体步骤包括读取数据、创建生存对象，计算生存ROC曲线，最后绘制ROC曲线。这里的`lung`数据集是`survival`库中自带的，可以直接使用。

相关问题

r语言cox回归及roc曲线

Cox回归是一种常用的生存分析方法，可以用来研究某个因素对于生存时间的影响。ROC曲线则是一种评估分类模型性能的方法。

在R中，我们可以使用survival包来进行Cox回归分析。下面是一个示例代码：

library(survival)

# 导入数据
data(lung)

# 构建Cox回归模型
fit <- coxph(Surv(time, status) ~ age + sex + ph.ecog, data = lung)

# 输出模型摘要
summary(fit)

# 计算每个变量的置信区间
confint(fit)

# 绘制ROC曲线
library(pROC)
roc_obj <- roc(lung$status, -fit$linear.predictors)
plot(roc_obj)

这段代码使用了肺癌数据集（lung），其中time表示生存时间，status表示是否死亡（1表示死亡，0表示未死亡）。我们使用age、sex和ph.ecog三个变量作为预测因子，构建Cox回归模型。然后输出模型摘要和每个变量的置信区间。最后使用pROC包绘制ROC曲线。

需要注意的是，Cox回归和ROC曲线的使用并不限于生存分析。在其他领域也可以使用这些方法来研究因素与结果之间的关系。