model2 <- coxph(Surv(days, cens) ~ strata(cd40) + factor(arms) + age + wtkg + homo + race + gender, data = data)这个是model2，请解决下面这个问题，用R语言 Run a stratified Cox model with interactions, where all risk factors that violate the PH assumption are stratified (named Model 3). Conduct a likelihood ratio test to choose between Model 2 and Model 3.

要运行一个带交互作用的分层Cox模型，可以使用下面的R代码：

model3 <- coxph(Surv(days, cens) ~ strata(cd40) + factor(arms) + age + wtkg + homo + race + gender + age:strata(cd40) + wtkg:strata(cd40), data = data)

在这个模型中，我们添加了“age:strata(cd40)”和“wtkg:strata(cd40)”这两个交互作用项，表示这些因素在不同的分层组中有不同的影响。同时，我们仍然使用“strata(cd40)”来分层那些违反PH假设的协变量。

为了比较模型2和模型3的拟合效果，我们可以使用对数似然比检验。具体来说，我们可以使用“anova”函数，将这两个模型作为输入参数，并将返回一个p值，用于衡量两个模型之间的显著性差异。

下面是实现这个对数似然比检验的R代码：

anova(model2, model3, test = "Chisq")

如果p值小于显著性水平（例如0.05），则意味着模型3比模型2更好，我们应该选择模型3。反之，如果p值大于显著性水平，则意味着模型2更好。