如何用R绘制cox回归中RCS图
时间: 2023-12-06 07:44:19 浏览: 32
RCS图是用来检验连续变量与风险的非线性关系的工具。在Cox回归中,我们可以使用R的rms包中的rcs函数来创建RCS图。下面是一个简单的例子:
```R
library(rms)
library(survival)
# 导入数据
data(lung)
# 对年龄进行RCS变换
age_rsn <- rcs(age, 4)
# 拟合Cox回归模型
cox_model <- cph(Surv(time, status) ~ age_rsn + sex, data = lung)
# 绘制RCS图
plot(Predict(cox_model, age_rsn), ylab = "Hazard Ratio", xlab = "Age", ylim = c(0, 2))
```
该代码会生成一个RCS图,其中x轴是年龄,y轴是风险比。您可以根据需要调整x轴和y轴的标签和范围。
相关问题
如何用R绘制cox回归中ROC曲线
在R中绘制Cox回归的ROC曲线通常有两种方法。下面分别介绍这两种方法。
方法一:使用survivalROC包
1. 安装survivalROC包(如果没有安装的话)。
```
install.packages("survivalROC")
```
2. 导入需要的库。
```
library(survival)
library(survivalROC)
```
3. 用coxph函数拟合Cox回归模型。
```
fit <- coxph(Surv(time, status) ~ age + sex + treatment, data = mydata)
```
4. 使用roc函数计算ROC曲线。
```
roc.fit <- survivalROC(fit, estimator = "km")
```
5. 使用plot函数绘制ROC曲线。
```
plot(roc.fit, col = "red")
```
方法二:手动计算并绘制ROC曲线
1. 导入需要的库。
```
library(survival)
library(pROC)
```
2. 用coxph函数拟合Cox回归模型。
```
fit <- coxph(Surv(time, status) ~ age + sex + treatment, data = mydata)
```
3. 计算预测值和真实值。
```
predictors <- predict(fit, newdata = mydata, type = "lp")
response <- mydata$status
```
4. 使用roc函数计算ROC曲线。
```
roc.fit <- roc(response, predictors)
```
5. 使用plot函数绘制ROC曲线。
```
plot(roc.fit, col = "red")
```
以上两种方法均可以绘制Cox回归的ROC曲线,具体使用哪种方法取决于个人的喜好和实际情况。
r语言绘制cox回归表
在R语言中,可以使用survival包中的coxph函数来进行Cox回归分析,并使用summary函数来提取回归结果。下面是一个绘制Cox回归表的示例代码:
```R
# 导入survival包
library(survival)
# 进行Cox回归分析
cox_model <- coxph(Surv(time, status==0) ~ Age + T.stage + LNM + ER + HER2 + G, data = pbc)
# 提取回归结果
cox_summary <- summary(cox_model)
# 提取变量、HR、95%CI
variables <- rownames(cox_summary$conf.int)
HR <- exp(cox_summary$coefficients\[, "exp(coef)"\])
CI_lower <- exp(cox_summary$conf.int\[, "lower .95"\])
CI_upper <- exp(cox_summary$conf.int\[, "upper .95"\])
# 创建结果表格
result <- data.frame(variables, HR, CI_lower, CI_upper)
```
这段代码将会根据给定的数据集pbc和变量Age、T.stage、LNM、ER、HER2、G进行Cox回归分析,并提取出变量的估计风险比(HR)和95%置信区间(CI)。最后,将结果存储在一个名为result的数据框中。
请注意,这只是一个示例代码,具体的绘制方式可能会根据你的需求和数据的特点而有所不同。你可以根据自己的需要对代码进行修改和调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [R语言绘制复杂抽样设计数据cox回归生存曲线(Kaplan-Meier)](https://blog.csdn.net/dege857/article/details/128271525)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [R语言:多因素Cox回归森林图 (基于forestplot包) 森林图 cox可视化](https://blog.csdn.net/qq_52813185/article/details/127337398)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]