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首頁大數(shù)據(jù)時(shí)代R語言如何做COX回歸分析和nomogram?
R語言如何做COX回歸分析和nomogram?
2023-03-29
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COX回歸分析和nomogram是生存分析領(lǐng)域中常用的兩種分析方法。本文將介紹如何使用R語言進(jìn)行COX回歸分析和nomogram制作。

一、COX回歸分析

COX回歸分析是一種生存分析方法,可以用來研究一個(gè)或多個(gè)預(yù)測因素(也稱為協(xié)變量)與一個(gè)事件(例如死亡、復(fù)發(fā)或其他不良結(jié)果)之間的關(guān)系。COX回歸模型假設(shè)協(xié)變量對(duì)事件的影響是乘性的,并且可以通過估計(jì)風(fēng)險(xiǎn)比(HR)來表達(dá)。HR表示相應(yīng)協(xié)變量的一單位變化與事件風(fēng)險(xiǎn)的相對(duì)變化率之比。在R語言中,可以使用survival包進(jìn)行COX回歸分析。具體步驟如下:

  1. 加載數(shù)據(jù)

首先需要加載所需的數(shù)據(jù)??梢允褂胷ead.csv函數(shù)從一個(gè)CSV文件中導(dǎo)入數(shù)據(jù),也可以使用其他函數(shù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)。以下代碼演示了如何使用read.csv函數(shù)導(dǎo)入數(shù)據(jù):

data <- read.csv("data.csv", header = T)
  1. 創(chuàng)建生存對(duì)象

接下來,需要將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成生存對(duì)象??梢允褂肧urv函數(shù)創(chuàng)建一個(gè)生存對(duì)象。Surv函數(shù)接受兩個(gè)參數(shù):時(shí)間和狀態(tài)。時(shí)間指事件發(fā)生的時(shí)間,狀態(tài)指事件的狀態(tài)(例如,是否死亡)。以下代碼演示了如何創(chuàng)建一個(gè)生存對(duì)象:

library(survival)
surv_obj <- Surv(data$time, data$status)
  1. 進(jìn)行COX回歸分析

使用coxph函數(shù)進(jìn)行COX回歸分析。coxph函數(shù)接受兩個(gè)參數(shù):生存對(duì)象和協(xié)變量。以下代碼演示了如何進(jìn)行COX回歸分析

cox_model <- coxph(surv_obj ~ var1 + var2 + var3, data = data)
summary(cox_model)

其中,var1、var2和var3是協(xié)變量,data是包含協(xié)變量和生存數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)框。

二、Nomogram

Nomogram是一種可視化工具,可以將COX回歸模型的結(jié)果以易于理解和使用的方式呈現(xiàn)出來。Nomogram可以用來估計(jì)患者在未來某個(gè)時(shí)間點(diǎn)發(fā)生某種不良事件的風(fēng)險(xiǎn)。在R語言中,可以使用rms包進(jìn)行nomogram制作。具體步驟如下:

  1. 安裝rms包

需要首先安裝rms包??梢允褂靡韵麓a安裝rms包:

install.packages("rms")
  1. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

需要準(zhǔn)備用于制作nomogram的數(shù)據(jù)。通常包括COX回歸模型的系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)誤差和協(xié)變量的值。以下代碼演示了如何準(zhǔn)備數(shù)據(jù):

library(rms)
dd <- datadist(data)
options(datadist = "dd")
fit <- cph(Surv(time, status) ~ var1 + var2 + var3, data = data, x = TRUE, y = TRUE)

其中,data是包含協(xié)變量和生存數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)框。

  1. 制作nomogram

使用nomogram函數(shù)制作nomogram。nomogram函數(shù)接受兩個(gè)參數(shù):COX回歸模型的系數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)誤差。以下代碼演示了如何制作nomogram:

nom <- nomogram(fit, fun = function(x) 1/(1 + exp(-x)), default.levels = seq(0, 1, by = 0.1))
print(nom)

其中,fun參數(shù)指定了轉(zhuǎn)換函數(shù),用于將線性預(yù)測值轉(zhuǎn)換為概率。默認(rèn)的轉(zhuǎn)換函數(shù)是logistic函數(shù)。

總結(jié)

COX回歸分析和nomogram是生存分析中常用的兩種方法。使用R語言可以方便地完成COX回歸分析和nomogram

制作。COX回歸分析可以評(píng)估協(xié)變量對(duì)生存率的影響,并計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)比。而nomogram則可以將COX回歸模型的結(jié)果以可視化的方式呈現(xiàn),方便醫(yī)生和研究者預(yù)測患者未來某個(gè)時(shí)間點(diǎn)發(fā)生某種不良事件的風(fēng)險(xiǎn)。

需要注意的是,在進(jìn)行COX回歸分析和nomogram制作時(shí),應(yīng)該注意數(shù)據(jù)的質(zhì)量和正確性。特別是在處理生存數(shù)據(jù)時(shí),應(yīng)該檢查是否存在遺漏或錯(cuò)誤的數(shù)據(jù),并進(jìn)行必要的數(shù)據(jù)清洗和處理。此外,應(yīng)該適當(dāng)選擇協(xié)變量,并用統(tǒng)計(jì)方法確定其對(duì)生存率的顯著性。只有在數(shù)據(jù)質(zhì)量好、協(xié)變量選擇合理的情況下,才能得出可靠的結(jié)果。

綜上所述,使用R語言進(jìn)行COX回歸分析和nomogram制作是一種簡單方便且可靠的方法。通過對(duì)生存數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和可視化,能夠更好地幫助醫(yī)生和研究者了解患者的生存狀況,并做出科學(xué)有效的治療決策。

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') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對(duì)象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺(tái)檢測極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請(qǐng)參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }