计算两两之间C-INDEX的检验差异。sum.surv1<-summary(fit_1) c_index1<-sum.surv1$concordance c_index1 sum.surv2<-summary(fit_2) c_index2<-sum.surv2$concordance c_index2 sum.surv3<-summary(fit_3) c_index3<-sum.surv3$concordance c_index3 sum.surv4<-summary(fit_4) c_index4<-sum.surv4$concordance c_index4

你的问题是如何计算两两之间C-INDEX的检验差异。假设你已经通过不同的模型（fit_1，fit_2，fit_3和fit_4）对某个生存数据集进行了生存分析，并且计算了每个模型的C-INDEX，你可以使用以下代码来计算两两之间的差异：

library(survcomp)
# 创建一个矩阵来存储C-INDEX差异
c_index_diff <- matrix(NA, nrow = 4, ncol = 4)
# 使用survdiff函数来计算C-INDEX差异，并将结果存储在矩阵中
c_index_diff[1, 2] <- survdiff(fit_1, fit_2, R = 1000)$p.value
c_index_diff[1, 3] <- survdiff(fit_1, fit_3, R = 1000)$p.value
c_index_diff[1, 4] <- survdiff(fit_1, fit_4, R = 1000)$p.value
c_index_diff[2, 3] <- survdiff(fit_2, fit_3, R = 1000)$p.value
c_index_diff[2, 4] <- survdiff(fit_2, fit_4, R = 1000)$p.value
c_index_diff[3, 4] <- survdiff(fit_3, fit_4, R = 1000)$p.value
# 将矩阵中的NA替换为0
c_index_diff[is.na(c_index_diff)] <- 0

这里使用`survdiff`函数计算两个模型之间的C-INDEX差异，并将结果存储在矩阵`c_index_diff`中。`R = 1000`表示通过1000次模拟来估计差异的p值。最后，将矩阵中的NA替换为0，以使结果更易于阅读。