> compareC(time, MACE==1, pred(fit_1, data = my_data), pred(fit_2, data = my_data)) Error in as.double(timeX) : cannot coerce type 'closure' to vector of type 'double'如何修改

这个错误提示是因为在函数中传递的 `time` 参数是一个函数句柄，而 `as.double()` 函数无法将其转换为浮点数向量。可能是由于 `time` 参数的传递方式不正确导致了这个问题。

你可以尝试修改函数的调用方式，将 `time` 参数的值作为一个向量传递进去，而不是一个函数句柄。例如：

compareC(time = c(1, 2, 3), MACE = 1, pred(fit_1, data = my_data), pred(fit_2, data = my_data))

其中，`c(1, 2, 3)` 表示时间向量，可以根据你的实际需求进行调整。这样就可以避免上述错误了。

相关问题

现有fit_1、fit_2、fit_3、fit_4，4个模型，有4个c_index。fit_1 <- coxph(Surv(time, MACE==1) ~ age + Diabetes + Hypertension + CACSgrades + CADRADS + SIS + SSS, data = my_data)。使用compareC包，时间是time，事件是MACE，my_data <- read.csv(file="D:/5放射诊断/R生存分析/nafld.csv")，surv <- with(my_data, Surv(time, MACE==1))。 修改代码，对已经求出来所有的的C-INDEX进行两两之间互相检验，列出检验结果

您可以使用以下代码对已经求出来所有的C-INDEX进行两两之间的检验：

library(compareC)

# 定义模型名称和模型列表
model_names <- c("fit_1", "fit_2", "fit_3", "fit_4")
models_list <- list(fit_1, fit_2, fit_3, fit_4)

# 创建空的矩阵存储检验结果
cindex_matrix <- matrix(NA, nrow = length(models_list), ncol = length(models_list))
colnames(cindex_matrix) <- rownames(cindex_matrix) <- model_names

# 对模型进行两两检验
for (i in 1:length(models_list)) {
  for (j in 1:length(models_list)) {
    if (i != j) {
      cindex_matrix[i, j] <- compareC::concordance.index(models_list[[i]], models_list[[j]], 
                                                        time = my_data$time, 
                                                        status = my_data$MACE)
    }
  }
}

# 输出检验结果
cindex_matrix

这段代码首先定义了模型名称和模型列表，然后创建了一个空的矩阵来存储检验结果。接下来，使用两个for循环对模型进行两两检验，并将结果存储在矩阵中。最后，输出检验结果。请注意，这里使用的是`compareC::concordance.index`函数来计算C-INDEX。

compare_result <- compareC(my_data$time, my_data$MACE, fit_1$linear.predictors, fit_2$linear.predictors)如何修改

要修改这段代码，需要知道原代码的功能和参数含义。根据代码中的函数名和参数名可以猜测，该函数的作用是比较两个线性模型对数据的预测结果，并返回比较结果。参数包括数据的时间序列、二元响应变量、两个线性模型的预测值。

如果需要修改该函数，可以根据实际需要修改参数的数值或类型，或者修改函数的实现代码。例如，如果需要比较三个模型的预测结果，可以添加一个新的参数并修改函数的实现代码；如果需要比较非线性模型的预测结果，可以修改函数实现代码中的线性模型为非线性模型。需要注意修改后的函数应该仍然具有原函数的功能和参数含义。