删除冗余变量并重新构建 Cox 模型（R 语言）

删除冗余变量并重新构建 Cox 模型（R 语言）

Cox 比例风险模型是一种常用的生存分析方法，用于研究事件发生时间和预测因素之间的关系。在构建 Cox 模型时，我们通常需要考虑变量的重要性和冗余性，以确保模型的准确性和解释性。本文将介绍如何使用 R 语言删除冗余变量并重新构建 Cox 模型。

首先，我们需要加载所需的 R 包。在本示例中，我们将使用 survival 包进行生存分析。

# 加载所需的包
library(survival)

接下来，我们将使用一个示例数据集作为演示。这里我们使用的是 lung 数据集，它包含了患者的生存时间和一些预测因素。

# 加载示例数据集
data(lung)

我们可以通过查看数据集的结构和摘要来了解数据的特征。

# 查看数据结构
str(lung)

# 查看数据摘要
summary(lung)

在 Cox 模型中，我们需要选择合适的变量并删除冗余的变量。可以使用变量的相关性、变量的生存分布以及领域知识来辅助选择。在这里，我们假设 age、sex 和 ph.ecog 是重要的预测因素，并且不存在冗余。

# 构建 Cox 模型
cox_model