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最近咱们被客户要求撰写对于生存剖析的钻研报告，包含一些图形和统计输入。
本文演示了如何在生存剖析与Cox回归中计算IDI，NRI指标
读取样本数据
D=D[!is.na(apply(D,1,mean)),] ; dim(D)<!---->
## [1] 416 7查问局部数据（后果和预测因子）
head(D)<!---->
## time status age albumin edema protime bili## 1 400 1 58.76523 2.60 1.0 12.2 14.5## 2 4500 0 56.44627 4.14 0.0 10.6 1.1## 3 1012 1 70.07255 3.48 0.5 12.0 1.4## 4 1925 1 54.74059 2.54 0.5 10.3 1.8## 5 1504 0 38.10541 3.53 0.0 10.9 3.4## 6 2503 1 66.25873 3.98 0.0 11.0 0.8模型0和模型1的后果数据和预测变量集
outcome=D[,c(1,2)]covs1<-as.matrix(D[,c(-1,-2)])covs0<-as.matrix(D[,c(-1,-2, -7)])head(outcome)<!---->
## time status## 1 400 1## 2 4500 0## 3 1012 1## 4 1925 1## 5 1504 0## 6 2503 1``````head(covs0)<!---->
## age albumin edema protime## 1 58.76523 2.60 1.0 12.2## 2 56.44627 4.14 0.0 10.6## 3 70.07255 3.48 0.5 12.0## 4 54.74059 2.54 0.5 10.3## 5 38.10541 3.53 0.0 10.9## 6 66.25873 3.98 0.0 11.0``````head(covs1)<!---->
## age albumin edema protime bili## 1 58.76523 2.60 1.0 12.2 14.5## 2 56.44627 4.14 0.0 10.6 1.1## 3 70.07255 3.48 0.5 12.0 1.4## 4 54.74059 2.54 0.5 10.3 1.8## 5 38.10541 3.53 0.0 10.9 3.4## 6 66.25873 3.98 0.0 11.0 0.8点击题目查阅往期内容
R语言生存剖析数据分析可视化案例
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推理
<span style="color:#333333"><span style="color:#333333"><code><span style="color:#000000">t0</span><span style="color:#687687">=</span><span style="color:#009999">365</span><span style="color:#687687">*</span><span style="color:#009999">5</span><span style="color:#000000">x</span><span style="color:#687687"><-</span><span style="color:#000000">IDI </span><span style="color:#687687">(</span><span style="color:#000000">outcome</span>, <span style="color:#000000">covs0</span>, <span style="color:#000000">covs1</span>, <span style="color:#000000">t0</span>, <span style="color:#000000">npert</span><span style="color:#687687">=</span><span style="color:#009999">200</span><span style="color:#687687">)</span> ;</code></span></span>输入
## Est. Lower Upper p-value## M1 0.090 0.052 0.119 0## M2 0.457 0.340 0.566 0## M3 0.041 0.025 0.062 0M1示意IDI
M2示意NRI
M3示意中位数差别
图形演示
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