Fit a Weibull model with arms, cd40, age, wtkg, homo, race, gender as the explanatory variables. Compare the outputs of this Weibull model and Cox Model 1 in Assignment 3.R语言解决这个问题
时间: 2024-03-10 16:50:35 浏览: 18
首先,我们需要加载所需的库和数据集。假设数据集名为"mydata",则代码如下:
```R
library(survival)
library(tidyverse)
mydata <- read.csv("mydata.csv")
```
接下来,我们可以使用`survreg()`函数来拟合Weibull模型,并使用`summary()`函数查看模型摘要。代码如下:
```R
weibull_model <- survreg(Surv(time, status) ~ arms + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender, data = mydata, dist = "weibull")
summary(weibull_model)
```
注意,在`survreg()`函数中,我们使用`Surv()`函数来指定生存时间和事件状态,并将其作为响应变量。同时,我们将其他变量作为解释变量,使用`data`参数指定数据集,使用`dist`参数指定分布类型。
接下来,我们可以使用`coxph()`函数来拟合Cox模型,代码如下:
```R
cox_model <- coxph(Surv(time, status) ~ arms + cd40 + age + wtkg + homo + race + gender, data = mydata)
summary(cox_model)
```
注意,在`coxph()`函数中,我们使用`Surv()`函数来指定生存时间和事件状态,并将其作为响应变量。同时,我们将其他变量作为解释变量,使用`data`参数指定数据集。
最后,我们可以使用`anova()`函数来比较两个模型的拟合效果。代码如下:
```R
anova(weibull_model, cox_model)
```
如果`anova()`函数的结果显示P值小于0.05,则可以认为两个模型的拟合效果存在显著差异。否则,我们可以认为两个模型的拟合效果相似。