Cox回归ROC曲线 SAS代码

以下是使用SAS进行Cox回归分析和ROC曲线绘制的示例代码：

/* 导入数据 */
proc import datafile="C:\data.csv"
out=mydata
dbms=csv
replace;
getnames=yes;
run;

/* Cox回归分析 */
proc phreg data=mydata;
model time*status(0)=var1 var2 var3;
run;

/* ROC曲线 */
proc logistic data=mydata;
model status(event='1') = var1 var2 var3;
roc 'ROC Curve' / plot=roc;
run;

相关问题

r语言cox回归及roc曲线

Cox回归是一种常用的生存分析方法，可以用来研究某个因素对于生存时间的影响。ROC曲线则是一种评估分类模型性能的方法。

在R中，我们可以使用survival包来进行Cox回归分析。下面是一个示例代码：

library(survival)

# 导入数据
data(lung)

# 构建Cox回归模型
fit <- coxph(Surv(time, status) ~ age + sex + ph.ecog, data = lung)

# 输出模型摘要
summary(fit)

# 计算每个变量的置信区间
confint(fit)

# 绘制ROC曲线
library(pROC)
roc_obj <- roc(lung$status, -fit$linear.predictors)
plot(roc_obj)

这段代码使用了肺癌数据集（lung），其中time表示生存时间，status表示是否死亡（1表示死亡，0表示未死亡）。我们使用age、sex和ph.ecog三个变量作为预测因子，构建Cox回归模型。然后输出模型摘要和每个变量的置信区间。最后使用pROC包绘制ROC曲线。

需要注意的是，Cox回归和ROC曲线的使用并不限于生存分析。在其他领域也可以使用这些方法来研究因素与结果之间的关系。

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。