绘制随时间变化的Schoenfeld残差图（使用R语言）

最新推荐文章于 2025-01-05 00:09:43 发布

DarcyCode

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文章标签： r语言开发语言 R语言

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本文介绍了如何使用R语言绘制随时间变化的Schoenfeld残差图，以检验变量是否符合比例风险假设。通过加载survival和ggplot2包，利用lung数据集，拟合Cox比例风险模型并计算残差，最终通过ggplot2绘制残差曲线，帮助理解协变量对生存数据影响的时间变化趋势。

绘制随时间变化的Schoenfeld残差图（使用R语言）

Schoenfeld残差图是一种用于检验变量是否符合比例风险假设的工具。它可以帮助我们理解协变量（covariate）对于生存数据的影响随时间的变化情况。在本文中，我们将使用R语言来绘制随时间变化的Schoenfeld残差图，并提供相应的源代码。

首先，我们需要加载所需的R包。在这个例子中，我们将使用survival包来进行生存分析，并使用ggplot2包来进行可视化。

# 加载所需的R包
library(survival)
library(ggplot2)

接下来，我们需要准备用于绘制Schoenfeld残差图的数据。我们将使用R内置的lung数据集作为示例。这个数据集包含了有关肺癌患者的信息，我们将根据其中的一些协变量绘制Schoenfeld残差图。

# 加载lung数据集
data(lung)

# 创建一个生存对象
lung_surv <- Surv(lung$time, lung$status)

# 将协变量添加到生存对象中
lung_data <- data.frame(lung_surv, lung$age, lung$sex, lung$ph.ecog)

# 为协变量命名
names(lung_data) <- c("Surv", "Age", "Sex", "PH.ecog")

现在，我们可以使用coxph函数来拟合Cox比例风险模

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