coxph函数要安装什么包
时间: 2023-12-09 16:07:04 浏览: 424
coxph函数是R语言中生存分析(Survival Analysis)中的一个函数,需要安装survival包。可以使用以下代码安装:
```
install.packages("survival")
```
安装完成后,可以通过以下代码载入包:
```
library(survival)
```
相关问题
为什么我安装了包但是也没有这个函数呢
如果你已经安装了`survival`包,但是使用`lrtest()`函数时仍然提示函数不存在,可能是因为该函数不在`survival`包中,而是在另一个包中。`lrtest()`函数实际上是在`lmtest`包中,因此需要先加载`lmtest`包,才能使用`lrtest()`函数。
你可以尝试使用以下代码,加载`lmtest`包并执行似然比检验:
```
# 加载生存分析包
library(survival)
# 加载lmtest包
library(lmtest)
# 读取数据
data(lung)
# 拟合两个coxph模型
model1 <- coxph(Surv(time, status) ~ age + sex + ph.ecog, data = lung)
model2 <- coxph(Surv(time, status) ~ age + sex + ph.ecog + wt.loss, data = lung)
# 计算似然比检验
lrtest(model1, model2)
```
在上面的代码中,我们先加载了`lmtest`包,然后使用`lrtest()`函数进行两个coxph模型的似然比检验。
coxph模型的summary函数以后得到的是什么,分别分析一下
coxph模型是用来拟合生存分析数据的模型,它可以用来评估某些预测变量对于生存时间的影响。在R语言中,当我们用coxph函数拟合模型后,可以使用summary函数来查看模型的摘要信息。
使用summary函数得到的是一个类似于表格的输出结果,其中包含了以下信息:
1. Model:显示了使用的模型类型,这里是Cox Proportional Hazards Model。
2. Call:显示了生成模型的函数及其参数。
3. n:数据集中观测值的数量。
4. Events:数据集中事件(即生存时间结束)的数量。
5. Log-likelihood:给定模型下的对数似然值。
6. Convergence:显示了模型是否成功收敛。
7. Coefficients:这一部分显示每个预测变量的系数估计值、标准误差、z值和p值。
8. Hazard ratios:这一部分显示每个预测变量的风险比(即相对风险),以及一个95%置信区间。
通过这些信息,我们可以了解模型的拟合情况、预测变量的影响程度,以及它们之间的相关性等。这些信息对于理解模型的效果、调整预测变量和解释结果都是非常有用的。