Cox回归模型在R语言中对线性假设的诊断

Cox回归模型在R语言中对线性假设的诊断

Cox回归模型是一种常用于生存分析的统计方法，用于估计风险因素对事件发生概率的影响。然而，在应用Cox回归模型之前，我们需要验证线性假设的成立性。本文将介绍如何使用R语言对Cox回归模型进行线性条件的诊断，并提供相应的源代码。

在进行Cox回归模型的线性条件诊断之前，我们首先需要加载所需的R包。常用的R包包括survival、survminer和rms，它们提供了执行生存分析以及模型诊断的函数和工具。

# 加载所需的R包
library(survival)
library(survminer)
library(rms)

接下来，我们需要准备用于示例的数据集。这里我们使用R中自带的lung数据集，其中包含了肺癌患者的临床数据。我们将利用该数据集构建Cox回归模型，并进行线性条件的诊断。

# 加载lung数据集
data(lung)

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

完成模型的构建后，我们可以使用R中的cox.zph()函数对Cox回归模型的线性条件进行诊断。该函数可以计算与时间相关的假设检验，检验各个变量的比例风险假设是否成立。